类别不平衡问题解决方案 - 重采样、阈值调整、集成方法等

以下是解决类别不平衡的一些方法:

1. 重采样: 可以通过欠采样 (删除多数类中的一些样本) 或过采样 (在少数类中生成新的样本) 来平衡数据集中的类别。

2. 改变阈值: 可以通过改变分类器的决策阈值来平衡类别。通常来说，将阈值调整为更接近少数类的一侧可以提高少数类的召回率。

3. 使用集成方法: 可以使用集成方法，如随机森林或 XGBoost，来平衡类别。这些方法可以通过合并多个不同的分类器来平衡类别。

4. 基于代价的方法: 可以使用基于代价的方法来平衡类别。这种方法通过给不同的类别分配不同的代价来调整分类器的决策边界。

5. 迁移学习: 可以使用迁移学习来平衡类别。这种方法可以从已有的平衡数据集中学习知识，然后将其应用于不平衡的数据集中。

6. 生成对抗网络 (GAN): 可以使用生成对抗网络来平衡类别。这种方法可以通过生成具有少数类特征的新样本来平衡数据集中的类别。