什么是类别不平衡

当每个类别的样本不平衡时，即在类别分布之间没有平衡比率时，会出现类别不平衡的问题。 这种失衡可能是轻微的，也可能是严重的。 取决于样本量，比率从1：2到1:10可以理解为轻微的不平衡，比率大于1:10可以理解为强烈的不平衡。 在这两种情况下，都必须使用特殊技术（例如欠采样，过采样，cost-sensitive代价敏感等）处理具有类不平衡问题的数据。 稍后，我们将用imblearn [1]介绍欠采样和过采样以及它们的实现。

准确率悖论

准确度这个指标看似很合理，但面对非均衡数据集时，这个指标会严重失真，甚至变得毫无意义。来看下面这个例子：数据集里有1000个数据点，其中990个为类别0，而剩下的10个为类别1，如图1所示。

       模型A对所有数据的预测都是类别0，因此这个模型其实并没有提供什么预测功能。但它的准确度却高达99%。模型B的预测效果其实很不错：对于类别1，10个数据里有9个预测正确；而对于类别0，990个数据里有900个预测正确，但它的准确度只有90.9%远低于模型A。

       这就是所谓的准确度悖论：面对非均衡数据集时，准确度这个评估指标会使模型严重偏向占比更多的类别，导致模型的预测功能失效。

精确率：

在模型A里，预测0的精确率为990/1000 = 0.99。预测1的精确率为0

在模型B里，预测0的精确率为900/901 =  0.9988901。预测1的精确率为9/90 = 0.1

解决办法-修改损失函数中不同类别的权重

非均衡数据集指的是在数据集中，不同类别的样本数量极不平衡。例如，在一个医疗数据集中，患病样本（类别1）可能远少于健康样本（类别0）。

为了解决这个问题，一种常见的方法是通过修改损失函数中的类别权重。具体来说，如果某个类别的样本较少，就增加这个类别的权重。这样做的目的是增加模型对于少数类别的关注，使得模型在学习时更加“重视”这些样本。权重通常设定为类别所占比例的倒数。例如，如果某类别只占总数据的10%，那么这个类别的权重可以设为10（即1/0.1）。

但是，这种方法可能会带来一些副作用。增加少数类别的权重，会使得模型倾向于将更多的样本预测为这个少数类别。例如，原本是类别0的样本，也可能被模型错误地判定为类别1。这种现象在机器学习中被称为模型的偏见，即模型因为权重调整而过度倾向于某一类别。

在文中提到的例子中，尽管权重调整带来了一些预测错误，但整体模型的表现（以AUC为标准）还是有所提升。AUC是一个评估模型整体性能的指标，较高的AUC值表明模型具有较好的分类能力。文中还提到，调整权重后，准确率（ACC）和AUC指标几乎相等，并在图形中重叠，这说明在这种情况下，AUC和准确率给出了相似的模型评估结果。

总之，这种通过调整类别权重的方法可以提升模型对少数类别的识别能力，但也可能带来预测偏见，需要在实际应用中仔细权衡。

本来在数据不平衡的情况下，模型预测一个样本呢，更可能预测为数量多的样本，这样改进以后，会少预测为数量多的样本，更多预测数量少的样本。

在模型训练过程中，模型尽可能会去减少损失。损失越大，模型会在下一轮调整预测结果，就是将本来预测为样本多的类别预测为样本少的类别。

每一个类的损失越大，模型讲会在训练中专门为了去预测这个类去更新相关参数，使得模型越来越倾向于预测这个类。