【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。
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1.类别不平衡问题的困扰

⚠️几乎大部分的分类学习方法都有一个共同的基本假设：即不同类别的训练样例数目相当。

如果不同类别的训练样例数目稍有差别，通常影响不大，但若差别很大，则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例，但正例只有2个，那么学习方法只需返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8%的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为它不能预测出任何正例。

2.类别不平衡问题的解决方法

类别不平衡就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。

在现实的分类学习任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如在通过拆分法解决多分类问题时，即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR、MvM策略后产生的二分类任务仍可能出现类别不平衡现象。

但是对于OvR、MvM来说，由于对每个类进行了相同的处理，其拆解出的二分类任务中类别不平衡的影响会相互抵消，因此通常不需专门处理。

对于类别平衡的二分类问题，假设新的测试样本预测为正例的概率为y，当y>0.5时判别为正例，否则为反例，即：

若$\frac{y}{1-y}>1$，则预测为正例。

其中，几率$\frac{y}{1-y}$则反映了正例可能性与反例可能性之比值。

类似的，当训练集中正、反例的数目不同时，令$m^+$表示正例数目，$m^-$表示反例数目。假设训练集是真实样本总体的无偏采样，则有：

若$\frac{y}{1-y}>\frac{m^+}{m^-}$，则预测为正例。

⚠️无偏采样意味着真实样本总体的类别比例在训练集中得以保持。

这种解决策略也称为再缩放(rescaling)或者再平衡(rebalance)。

欠采样也称下采样(downsampling)，即去除一些多数类别中的样本使得两个类别数目接近，然后再进行学习。

‼️欠采样算法如果随机丢弃多数类别中的样本，可能会丢失一些重要信息。

👉代表性算法：EasyEnsemble。利用集成学习机制，将多数类别中的样本划分为若干个集合供不同学习器使用。

过采样也称上采样(upsampling)，即增加一些少数类别中的样本使得两个类别数目接近，然后再进行学习。

‼️过采样算法不能简单地对初始少数类别中的样本进行重复采样，否则会造成严重的过拟合。

👉代表性算法：SMOTE。通过对训练集少数类别中的样本进行插值来产生额外的样本。