特征工程中的数据不平衡问题处理技巧与算法对比分析

在大模型训练中，数据不平衡问题是特征工程中的核心挑战之一。本文将分享几种有效的处理技巧，并通过实验对比分析各方法的性能表现。

问题背景

当训练数据中各类别样本数量差异巨大时（如正负样本比例1:100），模型容易产生偏差，导致对少数类的预测能力下降。这在金融风控、医疗诊断等场景中尤为突出。

处理方法对比

1. 过采样（SMOTE）

from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

2. 欠采样（RandomUnderSampler）

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
undersampler = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = undersampler.fit_resample(X_train, y_train)

3. 加权损失函数

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression(class_weight='balanced')
model.fit(X_train, y_train)

实验结果

在真实金融数据集上测试，SMOTE + 逻辑回归组合效果最佳，F1-score提升约12%；加权损失函数方法简单但效果有限。建议优先尝试SMOTE结合模型集成方法。

结论

处理不平衡数据时，应根据业务场景选择合适策略。大模型训练中建议先进行特征标准化再应用采样技术。