平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题，很多算法在这种情况下分类效果都不够理想。类不平衡（class-imbalance）是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有995个、负类样本仅5个，就意味着存在类不平衡。把样本数量过少的类别称为“少数类”。
SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本，合成的策略是对每个少数类样本a，从它的最近邻中随机选一个样本b，然后在a、b之间的连线上随机选一点作为新合成的少数类样本。如图所示：
算法流程：
1、对于少数类中每一个样本a，以欧氏距离为标准计算它到少数类样本集中所有样本的距离，得到其k近邻。
2、根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率N，对于每一个少数类样本a，从其k近邻中随机选择若干个样本，假设选择的近邻为b。
3、对于每一个随机选出的近邻b，分别与原样本a按照如下的公式构建新的样本:c=a+rand(0,1)∗|a−b|
类别不平衡问题
类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样能达到很高的准确率，但是达不到很高的召回率。
类别不平衡问题在很多场景中存在，例如欺诈检测，风控识别，在这些样本中，黑样本（一般为存在问题的样本）的数量一般远少于白样本（正常样本）。
上采样(过采样)和下采样(负采样）策略是解决类别不平衡问题的基本方法之一。上采样即增加少数类样本的数量，下采样即减少多数类样本以获取相对平衡的数据集。
最简单的上采样方法可以直接将少数类样本复制几份后添加到样本集中，最简单的下采样则可以直接只取一定百分比的多数类样本作为训练集。
SMOTE算法是用的比较多的一种上采样算法，SMOTE算法的原理并不是太复杂，用python从头实现也只有几十行代码，但是python的imblearn包提供了更方便的接口，在需要快速实现代码的时候可直接调用imblearn。
imblearn类别不平衡包提供了上采样和下采样策略中的多种接口，基本调用方式一致，主要介绍一下对应的SMOTE方法和下采样中的RandomUnderSampler方法。imblearn可使用pip install imblearn直接安装。
代码示例
生成类别不平衡数据
# 使用sklearn的make_classification生成不平衡数据样本 from sklearn.datasets import make_classification # 生成一组0和1比例为9比1的样本，X为特征，y为对应的标签 X, y = make_classification(n_classes=2, class_sep=2, weights=[0.9, 0.1], n_informative=3, n_redundant=1, flip_y=0, n_features=20, n_clusters_per_class=1, n_samples=1000, random_state=10)
查看数据分布
from collections import Counter
# 查看所生成的样本类别分布，0和1样本比例9比1，属于类别不平衡数据
print(Counter(y))
# Counter({0: 900, 1: 100})
SMOTE算法核心语句
# 使用imlbearn库中上采样方法中的SMOTE接口 from imblearn.over_sampling import SMOTE # 定义SMOTE模型，random_state相当于随机数种子的作用 smo = SMOTE(random_state=42) X_smo, y_smo = smo.fit_sample(X, y)
查看经过SMOTE之后的数据分布
print(Counter(y_smo))
# Counter({0: 900, 1: 900})
从上述代码中可以看出，SMOTE模型默认生成一比一的数据，如果想生成其他比例的数据，可以使用radio参数。不仅可以处理二分类问题，同样适用于多分类问题
# 可通过radio参数指定对应类别要生成的数据的数量
smo = SMOTE(ratio={1: 300 },random_state=42)
# 生成0和1比例为3比1的数据样本
X_smo, y_smo = smo.fit_sample(X, y)
print(Counter(y_smo))
# Counter({0: 900, 1: 300})
imblearn中上采样接口提供了随机上采样RandomOverSampler，SMOTE，ADASYN三种方式，调用方式和主要参数基本一样。下采样接口中也提供了多种方法，以RandomUnderSampler为例。
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
# 同理，也可使用ratio来指定下采样的比例
rus = RandomUnderSampler(ratio={0: 500 }, random_state=0)
X_rus, y_rus = rus.fit_sample(X, y)
print(Counter(y_smo))
# Counter({0: 500, 1: 300})
其他参考链接：https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8535045.html
原文链接：https://www.jianshu.com/p/9a68934d1f56
原文链接：https://blog.csdn.net/nlpuser/article/details/81265614