在大模型训练中，数据不平衡问题是常见的挑战。本文将分享几种有效的数据平衡策略，帮助构建更稳健的训练集。
1. 欠采样策略
对于多数类样本过多的情况，可以采用欠采样技术减少冗余数据。使用imbalanced-learn库中的RandomUnderSampler：
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
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)
sampler = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_train_balanced, y_train_balanced = sampler.fit_resample(X_train, y_train)
2. 过采样策略
针对少数类样本不足的情况，使用过采样方法增加样本数量。SMOTE是常用方法：
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_balanced, y_train_balanced = smote.fit_resample(X_train, y_train)
3. 混合采样策略
结合欠采样和过采样的优势，使用imblearn的SMOTEENN：
from imblearn.combine import SMOTEENN
smoteenn = SMOTEENN(random_state=42)
X_train_balanced, y_train_balanced = smoteenn.fit_resample(X_train, y_train)
4. 评估指标选择
平衡数据集时，使用准确率可能误导，建议关注F1-score、AUC等：
from sklearn.metrics import f1_score, roc_auc_score
f1 = f1_score(y_true, y_pred)
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred_proba)
5. 实际应用建议
- 在特征工程阶段就要识别潜在的类别不平衡问题
- 避免在训练前就对数据集进行采样，保持原始数据完整性
- 定期监控模型在平衡数据集上的表现
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