摘要： 样本不平衡往往会导致以下问题： 对比例小的样本造成过拟合，也就是说预测偏向样本数较多的分类。这样就会大大降低模型的范化能力。往往accuracy（准确率）很高，但auc很低。 针对样本的不平衡问题，有以下几种常见的解决思路： 搜集更多的数据 改变评判指标 对数据进行采样 合成样本 改变样本权重 搜集 阅读全文