处理分类问题中的不平衡数据集需要采取策略来解决类别分布不均的问题，以防止模型偏向多数类别。常见的方法包括重采样技术、调整类别权重以及使用专门的算法。目标是确保模型有效学习所有类别的模式，而不是被类别失衡所影响。
一种实用方法是重采样数据集。对于欠采样，您减少多数类别样本的数量（例如，随机删除代表性过多的实例）。对于过采样，您通过复制现有样本或使用 SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique，合成少数类别过采样技术）等技术生成合成数据来增加少数类别样本。例如，在欺诈检测中，欺诈交易很少，SMOTE 可以通过在现有欺诈案例之间插值来创建合成的欺诈案例。然而，如果合成数据缺乏多样性，过采样存在过拟合的风险，而欠采样可能会丢弃有用信息。平衡的方法可能包括结合两者：轻微欠采样多数类别并过采样少数类别，以创建更均匀的分布。
另一种策略涉及修改模型的训练过程。许多算法允许调整类别权重，以更严厉地惩罚少数类别的错误分类。例如，在 scikit-learn 的 LogisticRegression 或 RandomForestClassifier 中，设置 class_weight='balanced' 会自动分配与类别频率成反比的权重。另外，使用精确率（precision）、召回率（recall）或 F1 分数（F1-score）（而不是准确率）等评估指标有助于更准确地评估模型在少数类别上的性能。例如，在多数类别样本占 95% 的数据集中，高准确率分数可能会掩盖模型在少数类别上的糟糕性能。XGBoost 等算法也提供 scale_pos_weight 等超参数来直接处理不平衡问题。将这些调整与交叉验证相结合，可以确保模型具有良好的泛化能力，而不会过度优化单个指标。
最后，考虑集成方法或数据增强等高级技术。集成方法（如 BalancedRandomForest 或 EasyEnsemble）在平衡的数据子集上训练多个模型，从而减少对多数类别的偏倚。数据增强——添加现有少数类别样本的修改副本——有助于图像分类等领域（例如，旋转或裁剪稀有物体的图像）。如果可能，收集更多少数类别的数据是理想的选择，但通常不切实际。例如，在阳性病例罕见的医学诊断中，结合过采样的合成数据和仔细的超参数调优可能会产生最佳结果。始终使用分层抽样进行训练-测试集分割来验证您的方法，以在评估中保持类别分布。