机器学习中训练样本不均衡问题
在实际中，训练模型用的数据并不是均衡的，在一个多分类问题中，每一类的训练样本并不是一样的，反而是差距很大。比如一类10000，一类500，一类2000等。解决这个问题的做法主要有以下几种：
欠采样：就是把多余的样本去掉，保持这几类样本接近，在进行学习。（可能会导致过拟合）
过采样：就是增加比较少样本那一类的样本数量，比如你可以收集多一些数据，或者对数据增加噪声，如果是图像还可以旋转，裁剪，缩放，平移等，或者利用PCA增加一些样本，等方法
第三种：就是直接采用不均衡数据进行训练，可以在代价函数那里需要增加样本权重，用来平衡这个问题，也就是类别数量少的那一类代价就高，权重就比较大。在评价模型好坏的时候也需要考虑样本权重问题。
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