⑴ 如何处理数据不平衡问题
基于上一篇文章，面试被虐成渣，所以来整理和记录下第一个问题，关于数据不平衡的问题。
以下内容参考：
https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/10455900.html https://www.leiphone.com/news/201706/dTRE5ow9qBVLkZSY.html
数据不平衡也可称作数据倾斜。在实际应用中，数据集的样本特别是分类问题上，不同标签的样本比例很可能是不均衡的。因此，如果直接使用算法训练进行分类，训练效果可能会很差。
解决实际应用中数据不平衡问题可以从三个方面入手，分别是对数据进行处理、选择合适的评估方法和使用合适的算法。
1）过采样：
主动获取更多的比例少的样本数据。由于样本比例不均衡，在条件允许的情况下可以尝试获取占比少的类型的样本数据。(PS：这就是为什么我几乎没有遇到过数据不平衡的问题。每次测试使用的数据集都尽可能的完美均衡) 也可以通过使用 重复 、 自举 或 合成 少数类过采样等方法（SMOTE）来生成新的稀有样品。
直接简单复制重复的话，如果特征少，会导致过拟合的问题。经过改进的过抽样方法通过在少数类中加入随机噪声、干扰数据或通过一定规则产生新的合成样本 (数据增强)。
2）欠采样：
数据量足够时，可以通过保留比例小的样本数据和减少比例大的样本数据来平衡数据集。缺点是会丢失多数类中的一些重要信息。
3）改变权重：
对不同样本数量的类别赋予不同的权重（通常会设置为与样本量成反比）
4）使用K-fold交叉验证
值得注意的是，使用过采样方法来解决不平衡问题时应适当地应用交叉验证。这是因为过采样会观察到罕见的样本，并根据分布函数应用自举生成新的随机数据，如果在过采样之后应用交叉验证，那么我们所做的就是将我们的模型过拟合于一个特定的人工引导结果。这就是为什么在过度采样数据之前应该始终进行交叉验证，就像实现特征选择一样。只有重复采样数据可以将随机性引入到数据集中，以确保不会出现过拟合问题。
K-fold交叉验证就是把原始数据随机分成K个部分，在这K个部分中选择一个作为测试数据，剩余的K-1个作为训练数据。交叉验证的过程实际上是将实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据，剩余的数据作为训练数据进行实验，最后把得到的K个实验结果平均。
此外，还应注意训练集和测试集的样本的概率分布问题。若实际数据不平衡，将采样平衡后的数据集作为训练集训练后，模型应用在测试集上效果仍会不好。因此，实际应用中尽可能 保持训练和测试的样本的概率分布是一致的。
1）谨慎选择AUC作为评价指标：对于数据极端不平衡时，可以观察观察不同算法在同一份数据下的训练结果的precision和recall，这样做有两个好处，一是可以了解不同算法对于数据的敏感程度，二是可以明确采取哪种评价指标更合适。针对机器学习中的数据不平衡问题，建议更多PR(Precision-Recall曲线)，而非ROC曲线，具体原因画图即可得知，如果采用ROC曲线来作为评价指标，很容易因为AUC值高而忽略实际对少量样本的效果其实并不理想的情况。
2）不要只看Accuracy：Accuracy可以说是最模糊的一个指标了，因为这个指标高可能压根就不能代表业务的效果好，在实际生产中更关注precision/recall/mAP等具体的指标，具体侧重那个指标，得结合实际情况看。
1）选择对数据倾斜相对不敏感的算法。如树模型等。
2）集成学习。即多模型Bagging。首先从多数类中独立随机抽取出若干子集，将每个子集与少数类数据联合起来训练生成多个基分类器，再加权组成新的分类器，如加法模型、Adaboost、随机森林等。
3）转化成异常检测或者一分类问题。(具体内容后续有时间再跟进学习)
补充：什么是数据增强（Data Augmentation）？
参考链接：https://www.jianshu.com/p/3e9f4812abbc
数据增强让有限的数据产生更多的数据，增加训练样本的数量以及多样性（噪声数据）， 提升模型鲁棒性， 一般用于训练集。神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。
数据增强方法：
例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，让物体以不同的实例出现在图像的不同位置，这同样能够降低模型对目标位置的敏感性。此外，调整亮度、对比度、饱和度和色调 等因素来降低模型对色彩的敏感度。再有，随机裁剪、随机反转、随机对比度增强、颜色变化等等。一般来讲随机反转和一个小比例的random resize，再接随机裁剪比较常用。NLP中将字和词连接起来就形成了一个新样本，也属于数据增强。
数据增强的分类：
数据增强可以分为两类，一类是离线增强，一类是在线增强。
· 离线增强 ： 直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子乘以原数据集的数目，这种方法常常用于数据集很小的时候。
· 在线增强 ： 这种增强的方法用于，获得批量(batch)数据之后，然后对这个批量(batch)的数据进行增强，如旋转、平移、翻折等相应的变化，由于有些数据集不能接受线性级别的增长，这种方法长用于大的数据集，很多机器学习框架已经支持了这种数据增强方式，并且可以使用 GPU 优化计算。
⑵ 如何解决机器学习中数据不平衡问题
首先，数据集不平衡会造成怎样的问题呢。一般的学习器都有下面的两个假设：一个是使得学习器的准确率最高，另外一个是学习器应该用在与训练集有相同分布的
测试集上。如果数据不平衡，那么学习器使得它的准确率最高肯定是更偏向于预测结果为比例更大的类别。比如说阳性的比例为1%，阴性的比例为99%，很明显
的是即使不学习，直接预测所有结果为阴性，这样做的准确率也能够达到99%，而如果建立学习器也很有可能没有办法达到99%。这就是数据比例不平衡所造成
的问题。这样建立的模型即使准确率再高，在实际应用的时候效果肯定不好，而且也不是我们想要的模型。
明白了数据集的不平衡对于学习过程所造成的问题，相应的解决办法也有不少。下面是一些常用的两类方法。
1 从数据集入手。既然数据不平衡，那我们就人为的把数据集给平衡一下。可以通过随机采样比例大的类别使得训练集中大类的个数与小类相当，也可以重复小类
使得小类的个数与大类相当。前者的问题是可能会丢失信息，因为只采用部分样本。后者的问题是可能造成过拟合，因为有重复样本。前者的问题可以通过
esemble的方法来解决，即每次形成训练集的时候包括所有小类样本，同时从大类样本中随机选择样本构成训练集，这样重复很多次得到很多训练集和训练模
型。在测试的时候使用投票的方法来判断分类结果。
除了平衡数据集外，还可以通过分别在大类和小类中筛选特征，然后组合起来构成学习器。这样也可能提高效果。
2 从学习器入手。最简单的是通过改变判断类别的cutoff来改变类别样本比例；也可以只学习一个类别。此外，在学习的时候考虑到误判不同样本的不同成本，使得学习器更偏向于预测小类。这样也能够改进模型。