样本切片：降低类别不平衡并提升模型泛化能力

样本切片是一种通过将原始样本划分为多个子样本集来进行数据扩充的方法。在样本切片中，每个子样本集包含原始样本集中的一部分样本，并且每个子样本集都具有相同的类别分布。

通过样本切片，可以生成多个子样本集，每个子样本集都具有不同的类别分布。这样可以在训练模型时，将每个子样本集作为一个独立的训练集来使用，以提高模型对少数类别的学习能力。

样本切片可以通过不同的方法来实现，例如随机切片、分层切片等。在随机切片中，原始样本集中的样本被随机划分为多个子样本集。在分层切片中，根据样本的类别进行划分，确保每个子样本集都包含各个类别的样本。

通过样本切片扩充训练集，可以增加少数类别的样本数量，从而平衡类别分布。这有助于提高模型对少数类别的识别能力，并提高模型的泛化能力，从而更好地适应未知数据。