不平衡数据集训练：增大样本比例对KS值的影响

增大训练集正负样本的比例可能会对预测结果的 KS 值产生不同的影响。KS 值衡量的是正负样本在预测结果中的分布差异程度，较高的 KS 值表示模型能够更好地区分正负样本。因此，如果增大训练集正负样本的比例，理论上可以提高模型对正负样本的区分能力，从而提高预测结果的 KS 值。

然而，这种效果并不是绝对的。在实际情况中，对于不均衡数据集，仅增大正负样本比例可能不足以解决样本分布不均衡的问题。此外，KS 值还受到其他因素的影响，如特征选择、模型架构和超参数调整等。

因此，虽然增大训练集正负样本比例可能提高预测结果的 KS 值，但在解决不均衡数据集的问题时，还需要综合考虑其他因素，并尝试多种方法，如重采样、集成学习和模型调优等。