为了确保您的数据集在机器学习任务中是平衡的，请着重通过重采样、合成数据生成和算法调整来解决类别分布不均的问题。一个平衡的数据集包含大致相等的各类样本表示，这有助于防止模型偏向多数类。例如，在一个欺诈检测系统中，欺诈交易很少见（例如，占数据的 1%），在原始数据上训练的模型可能会完全忽略少数类。过采样少数类（添加稀有实例的副本）或欠采样多数类（删除主要类别的实例）等技术会有所帮助。诸如 Python 的 imbalanced-learn 库提供了 RandomOverSampler 或 RandomUnderSampler 等方法来自动化此过程。
另一种方法是为代表性不足的类别生成合成数据。像 SMOTE（合成少数过采样技术）这样的算法通过在现有少数类样本之间进行插值来创建新的实例。例如，在一种疾病仅影响 5% 患者的医疗诊断任务中，SMOTE 可以生成合理的合成患者数据来平衡类别。然而，合成方法需要仔细验证，以避免创建不切实际的数据点，尤其是在文本或时间序列数据等关系复杂的领域。始终通过检查模型性能在验证集上是否提高或通过领域专家评审来测试合成数据。
最后，调整您的模型或评估指标以应对不平衡。许多算法允许设置类别权重（例如，scikit-learn 中的 class_weight='balanced'），以便更严厉地惩罚对少数类的错误分类。对于不平衡数据，精度（precision）、召回率（recall）、F1 分数（F1-score）或 AUC-ROC 等评估指标比准确率（accuracy）提供更好的洞察力。例如，在客户流失预测模型中，优化召回率可以确保更少漏报流失案例，即使这会增加误报。结合使用这些方法（例如，将 SMOTE 与加权损失函数结合使用）通常能产生最佳结果。在数据分割（训练/测试/验证集）期间定期验证平衡性，以避免数据泄露并确保各阶段的一致性。