机器在学习建模过程中，经常会遇到样本分布不均衡的问题。比如，问题商户判断，消费预测，信用卡逾期预测等等模型。
想办法获取更多的数据
碰到数据分布不均匀，首先要关注的，应当是如何获得更多的数据。
当然，这条是最简单，也是最难的。如果出现了样本分布不均衡问题，也不太可能有机会让你获取更多的数据。
重组数据
简单粗暴：
- 复制少数数据的样本，减少其与多数数据样本数量之间的差距
- 砍掉部分多数数据，目的和上面一样
使用其他模型
不同的模型，对数据不均衡问题，容忍度是不一致的。决策树，GBDT等树模型，受数据不均衡的影响较小，可以选择合适的模型。
更改模型评价指标
通常情况下,我们会使用准确率(Accuracy)和误差(Cost)两种方式来判断机器学习的成果.但是在不均衡的数据面前,高的准确率和低的误差就显得没有那么有用和重要了。
假如你的数据里，99%的用户是良好用户，1%的用户信用卡逾期。你的模型预测所有人都是良好用户，也可以获得不错的准确率，但这个模型显然没有做到预测信用卡逾期的目的。
因此，我们需要更换模型的评价标准。通常是使用混淆矩阵，来计算精准率P和召回率R，然后再通过P，R来计算F1 Score。
使用smot（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）方法，合成人工数据
SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique，译为“人工少数类过采样法”。SMOTE没有直接对少数类进行重采样，而是设计了算法来人工合成一些新的少数类的样本。
下面举一个例子，来描述smot方法的实现过程，数据分为红色样本与蓝色样本，可以看出，两种颜色样本分布及其不均衡。
第1步：找到红色样本
第2步：找到距离红色样本最近的K个蓝色样本，距离的计算方式有多重，常见的有欧氏距离，余弦距离，曼哈顿距离等
下图中5个最近的蓝色样本被圈起来了
第3步：随机从这K个最近点选择一个样本
第4步：在红色样本与被选择出的最近蓝色样本中连线，并在连线上找一点（这个点可以随机找）。找出来的点就是人工合成的新样本，图中用绿色标识。
重复上面的步骤，就可以生成多个样本。
在实际的数据挖掘任务中，可以同时使用上面的多种方法，但最关键的，还是要理解业务，熟悉数据意义。
