预测分析通过采用调整数据分布、修改模型行为或改进评估指标的技术来处理不平衡数据集，以应对类表示不均的问题。不平衡数据集，其中某一类（例如，欺诈案例）显著少于其他类，会带来挑战，因为模型倾向于优先处理多数类，导致在少数类上的性能不佳。为了解决这个问题，可以使用重采样、算法调整和专门评估等方法，以确保模型从所有类中学习到有意义的模式。
一种常见的方法是 数据重采样。这包括过采样少数类（例如，使用 SMOTE 生成合成样本）或欠采样多数类（例如，随机移除实例）。例如，在医学诊断任务中，如果只有 2% 的病例是阳性，SMOTE 可能会通过在现有阳性病例之间进行插值来创建合成阳性病例。相反，欠采样可以将多数类的数量减少到与少数类匹配，但这可能会丢失有价值的信息。Python 中的 imbalanced-learn 等库提供了这些技术的工具。开发者必须权衡利弊：过采样可能会引入噪声，而欠采样可能会丢弃有用数据。混合方法，如将 SMOTE 与欠采样结合使用，通常是有效的。
另一种策略涉及 算法调整。许多机器学习模型允许对类别进行显式加权，以更严厉地惩罚少数类中的错误。例如，在 scikit-learn 的逻辑回归或随机森林模型中设置 class_weight='balanced' 会调整损失函数以优先考虑少数类准确率。平衡随机森林（Balanced Random Forest）或 EasyEnsemble 等集成方法通过在平衡的数据子集上训练多个模型，明确关注少数类。此外，当少数类代表罕见事件时，异常检测框架（例如，Isolation Forest）可能很有效。评估指标也起着关键作用：在这里，准确率具有误导性，因此开发者应使用精确率、召回率、F1 分数或 AUC-ROC 曲线。例如，在欺诈检测中优化召回率可以确保更少的假阴性，即使精确率略有下降。
最后，通常需要结合 数据预处理和模型调优。交叉验证期间的分层抽样等技术可确保平衡的数据划分，而阈值调整（例如，降低对少数类进行分类的概率截止值）可以提高灵敏度。例如，信用卡欺诈模型可能会使用 SMOTE 平衡训练数据，在梯度提升算法中应用类别权重，并使用 F1 分数评估性能。开发者应尝试多种方法，在保留数据集上验证结果，并随着时间的推移监控模型漂移，因为不平衡分布可能会发生变化。通过系统地使用这些方法解决不平衡问题，预测模型可以在所有类别中获得更可靠和可操作的洞察。