如何应对机器学习中的样本不平衡问题？
样本不平衡是指在机器学习的训练数据中，不同类别的样本数量差异很大，这会导致模型在预测时对数量较多的类别预测准确率高，而对数量较少的类别预测准确率低。应对样本不平衡问题，可以采取以下方法：
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重新采样：通过过采样（增加少数类样本）、欠采样（减少多数类样本）或者合成新样本（如SMOTE算法）的方式调整数据集中各类别的样本数量，使其趋于平衡。
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使用不同的评估指标：如果数据不平衡导致模型的评估不准确，可以选择合适的评估指标来衡量模型的性能，如F1-score、AUC等，而不是简单地使用准确率。
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采用集成方法：如集成学习中的bagging、boosting等方法，通过组合多个基分类器的预测结果来提高模型对少数类样本的识别能力。
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特征选择和特征工程：通过选择更加能够区分不同类别的特征，或者对原始特征进行变换、组合，来改善模型对少数类样本的识别能力。
以上方法可以根据具体情况进行组合使用，以解决样本不平衡问题，提高机器学习模型的性能和泛化能力。
关键字：样本不平衡、机器学习、过采样、欠采样、类别权重、集成学习、生成对抗网络、特征工程