調整分類閾值，使得更傾向與類別少的資料。
選擇合適的評估標準，比如roc或者f1，而不是準確度（accuracy）
過取樣法（sampling）：來處理不平衡的問題。分為欠取樣(undersampling)和過取樣(oversampling)兩種。
過取樣：重複少數類資料，實際上沒有為模型引入更多資料，過分強調正比例資料，會放大少數類噪音對模型的影響。由於隨機過取樣採取簡單複製樣本的策略來增加少數類樣本，這樣容易產生模型過擬合的問題，即使得模型學習到的資訊過於特別(specific)而不夠泛化(general)。
欠取樣：丟棄多數類資料，會丟失資訊。
資料合成：smote（synthetic minority oversampling technique）即合成少數類過取樣技術，它是基於隨機過取樣演算法的一種改進方案，smote演算法的基本思想是對少數類樣本進行分析並根據少數類樣本人工合成新樣本新增到資料集中。
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