特征工程中类别不平衡问题处理

在大模型训练中，类别不平衡问题是特征工程中常见的挑战。当数据集中某些类别的样本数量远超其他类别时，模型容易产生偏差，对少数类的预测性能显著下降。

问题分析 类别不平衡会导致模型倾向于预测多数类，因为这样能获得更高的整体准确率。在实际应用中，如医疗诊断、欺诈检测等场景，少数类往往更具价值，因此需要特殊处理。

解决方案与实践

1. 采样策略：使用SMOTE（合成少数类过采样技术）生成新的少数类样本

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

2. 权重调整：在模型训练时为不同类别设置不同损失权重

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(class_weight='balanced')

3. 评估指标优化：使用F1-score、AUC-ROC等更合适的评估标准，而非简单准确率

这些方法在大模型数据工程中具有良好的可复现性，建议结合具体业务场景选择合适策略。