数据不平衡问题在业务中经常出现，特别总结下自己的业务经验以及其他大佬的经验。
1、数据方向
最好的解决方案是负样本补齐，但这是一句废话，样本补齐后，原有的数据分布可能发生了变化，另外正样本时间窗口延长，新的数据特征可能被稀释。
一般的操作：上采样，下采样，数据合成，数据加权
上采样和下采样都有利有弊，一般数据尽量多才能保证模型学习更好，优先上采样。
数据合成：smoth,adasyn，不多介绍，业界主流Borderline-SMOTE
数据加权：改变模型中数据权重。
2、模型学习方向
数据是有限的，学习是无限的，所以k_fold交叉验证应运而生，提高对现有数据的学习深度，要注意过拟合。
部分模型在数据不平衡的样本上一样可以产出较高的准确率，例如xgboost，SVM(可以调整正负样本权重)。
3、转变思路
分类问题学习可以转变为异常检测，当负样本很少的情况下，可以将负样本预测转变为异常值检测问题。
python操作，对应Python库中函数为SMOTE：
1 from imblearn.over_sampling import SMOTE
2
3 X_smote, y_smote = SMOTE().fit_sample(x, y)
个人经验：双拳难敌四手，组合的方法优于单一方法，因此，数据层面和模型学习层面都应该考虑，另外不平衡问题很容易演变成过拟合，因此模型评估指标上也要多方面考虑，召回率，精准率以及AUC综合评估。
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