本文摘要：在机器学习实践中，面对样本不平衡问题（如二元分类中正负例数量差异大），Python通过`imblearn`库提供了欠采样和过采样两种平衡处理策略。具体而言，运用`RandomUnderSampler`对多数类进行随机删减以实现欠采样，而`RandomOverSampler`则是对少数类进行随机复制以执行过采样。在实际操作中，需统计各类别原始数量并关注处理后类别数量变化，同时警惕过度欠采样或过采样可能带来的模型性能下降风险，根据实际情况灵活选择合适的样本平衡方法。

Python

在机器学习中，数据不均衡情况经常会出现。例如在二元分类问题中，正类样本和负类样本的数量统计差异显著，这种情况下就必须实施数据均衡化处理。而Python提供了了欠采样和过采样两种处理方法来应对此问题。

# 导入相关包
from collections import Counter
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
# 构建样本数据
X = [[0.8, 1], [0.7, 0.9], [0.9, 0.8], [0.4, 1], [0.5, 0.7], [0.6, 0.9], [0.2, 0.8], [0.3, 0.6]]
y = [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
# 输出样本数据中各类别个数
print("样本数据中各类别个数：", Counter(y))
# 执行下采样操作
rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
print("下采样操作后各类别个数：", Counter(y_resampled))
# 执行上采样操作
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)
print("上采样操作后各类别个数：", Counter(y_resampled))

在以上代码中，首先使用Counter函数统计了样本数据中各个类别的数量统计。然后使用RandomUnderSampler函数执行下采样操作，并使用Counter函数统计处理后各个类别的数量统计。接着使用RandomOverSampler函数执行上采样操作，并同样使用Counter函数统计处理后各个类别的数量统计。

在下采样操作中，通过随机性地删除多数类样本来实现样本均衡目标。而在上采样操作中，则是通过随机复制增加少数类样本来达到目的。需要注意的是，过度的欠采样或上采样操作也可能会导致模型精度下滑。

综上所述，Python提供了了欠采样和过采样两种数据均衡化处理方法，可以根据实际情况选择合适的处理方法。同时还需要注意处理过程中可能带来的影响。

名词解释

作为当前文章的名词解释，仅对当前文章有效。

样本不平衡问题：在机器学习任务中，样本不平衡问题指的是训练数据集中各类别的样本数量差异显著的现象。具体到二元分类问题中，若正例和反例的数量差距较大，模型可能会过于偏向多数类（即数量多的类别），导致少数类（数量少的类别）的预测准确率降低，影响整体模型性能。

欠采样：欠采样是解决样本不平衡问题的一种策略，通过随机地移除多数类的部分样本以达到平衡不同类别数量的目的。在Python的imblearn库中，RandomUnderSampler类提供了欠采样的实现方式，它会从多数类中去除部分样本，使得整个数据集中的各个类别分布更加均衡。

过采样：过采样是另一种处理样本不平衡问题的方法，与欠采样相反，它是通过对少数类样本进行复制来增加其在总体样本中的比例，从而达到类别平衡的效果。同样在Python的imblearn库中，RandomOverSampler类可以实现过采样，该方法会选择少数类中的部分或全部样本进行复制，以提高模型对少数类的识别能力。

RandomUnderSampler：这是一个来自Python imblearn库的类，用于执行欠采样操作。在处理样本不平衡问题时，RandomUnderSampler随机选择并删除多数类的部分样本，使得少数类和多数类在最终的数据集中具有更接近的样本数量。

RandomOverSampler：这也是一个Python imblearn库提供的类，专门用于过采样操作。当面临样本不平衡问题时，RandomOverSampler会选择少数类样本，并对其进行随机复制，目的是增大少数类在数据集中的比重，进而改善模型对少数类的识别性能。