在现实场景中,收集一个每个类别样本数量完全相同的数据集是十分困难的。实际数据往往是不平衡的,这对于分类模型的训练可能会造成问题。当模型在这样一个不平衡数据集上训练时,由于某个类别的样本数量远多于其他类别,模型通常会更擅长预测样本量较大的类别,而在预测小类别时表现不佳。为了缓解这一问题,我们可以使用过采样(oversampling)和欠采样(undersampling)等策略——为样本数量较少的类别生成更多样本,或者从样本数量较多的类别中删除一部分样本。
虽然已有多种过采样和欠采样方法(如SMOTE、ADASYN、Tomek Links等),但鲜有资料直观地比较它们的原理和效果差异。因此本文将使用一个简单的二维数据集,展示应用不同采样方法后数据分布的变化,以便读者直观地理解每种方法的特点。不同方法带来的结果可能大相径庭,其中某种方法可能恰好适用于你手头的机器学习问题!
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