1.决策树和LR会使结果偏向与训练集多的类别，训练集少的类别会当成噪音或者被忽视

2.没有很好的衡量不平衡问题的评价方法。

1.    重采样 resample

a.      Random under-sampling 随机删除类别多的数据集

                        i.        运行时间和占用内存少

                       ii.        会忽略掉有用的信息，建立规则分类是的有用信息

                      iii.        随机采样是数据集的一个biased sample 不能很好的代表整体，结果也不准确

b.    Random over-sampling 随机复制少数类别样表，增加少数样本的权重

                        i.        和下采样不同，这个没有信息损失

                       ii.         增加了过拟合的可能性，对少数样本会过拟合

c.    Cluster-based under sampling 每个类别分别进行K-means 聚类，

其中在数据预处理步骤中使用聚类技术，多数类中的簇的数量被设置为等于少数类中的数据点的数量。第一种策略使用聚类中心来表示多数类，而第二种策略使用聚类中心的最近邻居。 （第二中有用）

d.    基于聚类的上采样：

对分别对正负类进行采样，多数类分的类别多，然后从不同类别中进行采样，使每个类别数量一样，任意过拟合

e.    Informed over sampling : 生成少数类别数据集

                        i.    可避免精确复制少数数据集带来的过拟合，对有用信息没有损失

train_test_split数据不平衡 不平衡数据集_过拟合

i.    SMOTE（Synthe Minority over-samling Technique）:对高维数据不是很有效

train_test_split数据不平衡 不平衡数据集_数据集_02

工具包

https://imbalanced-learn.readthedocs.io/en/stable/