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类别不平衡（class-imbalance）是指分类任务中不同类别的训练样例数差别很大的情况。例如有990个正类，10个反例，那么学习方法只需要返回一个永远预测为正类的分类器就可以达到99%的精度。然而这样的学习器是没有价值的，因为它预测不出任何反例。

• 样本比例不平衡，这种现象多是由于数据来源本身造成，如征信问题中往往正样本多。

• 即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当，在使用OvR策略后产生的二分类任务仍可能出现类别不平衡现象。

解决方法 1 ：再缩放（rescaling）

• 欠采样（undersampling）
• 过采样（oversampling）
• 阈值转移（threshold-moving）

解决方法 2 ：使用其他分类性能度量指标

• 正确率
• 召回率
• ROC曲线、AUC

解决方法 3 ：基于代价函数的分类器就决策控制

• 代价敏感的学习，增大样本数较少类别的样本的权重，当这样的样本被误分时，其损失值要乘上相应的权重，从而让分类器更加关注这一类数目较少的样本

解决方法 4 ：搜集更多的数据

搜集更多的数据，从而让正负样本的比例平衡。需要注意的是，当搜集数据的场景本来产生数据的比例就是不平衡时，这种方法并不能解决数据比例不平衡问题。

或者采用合成样本。

《机器学习》 P66 3.6

《Machine Learning in Action》 P127 7.7

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