機器學習中訓練樣本不均衡問題
在實際中，訓練模型用的資料並不是均衡的，在一個多分類問題中，每一類的訓練樣本並不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個問題的做法主要有以下幾種：
欠取樣：就是把多餘的樣本去掉，保持這幾類樣本接近，在進行學習。（可能會導致過擬合）
過取樣：就是增加比較少樣本那一類的樣本數量，比如你可以收集多一些資料，或者對資料增加噪聲，如果是影象還可以旋轉，裁剪，縮放，平移等，或者利用PCA增加一些樣本，等方法
第三種：就是直接採用不均衡資料進行訓練，可以在代價函式那裡需要增加樣本權重，用來平衡這個問題，也就是類別數量少的那一類代價就高，權重就比較大。在評價模型好壞的時候也需要考慮樣本權重問題。
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