数据分析：数据量级不平衡的数据进行处理

对于不平衡数据（事件）的balance处理

对小概率事件进行预测（判断）的时候，一定要对数据做balance处理，不然会使得模型天然的倾向于大概率的结果。

处理方式：

1.上采样少数类别：上采样是从少数类别中随机扶着观测样本以增强其信号的过程，最常见的集中试探法是使用简单的放回抽样的方式重采样，从sklearn中导入重采样模块  这种处理方式会导致准确率急转而下，但是性能指标更有意义

2.下采样多数类别：下采样包括从多数类别中随机的一处观测样本，防止他的信息主导学习算法，其中最常见的试探法是不放回抽样式重采样

将每个类别的观测样本分离到不同的DataFrame中，接着讲采用不放回抽样来重采样多数类别，让样本的数量与少数类别数量想当，最后合并下采样后的多数类别与原始的少数类别合并

3.改变你的性能指标：

对于分类的通用指标，推荐使用ROC曲线下面积（AUROC)

表示从类别中区别观测样本的可能性，换句话说，如果你能从每个类别中随机选择一个观察样本，它将被正确分类的概率是多大

从sklearn中导入这个指标：from sklearn.metrics import roc_auc_score

为了计算AUROC，你将需要预测类别的概率，而非仅预测类别。

使用如下代码来获取这些结果 predict_proba()

AUROC>=0.5

4.惩罚算法（代价敏感学习）

使用SVM算法：支持向量机，因为存在对少数类别分类错误的代价

5.基于树的算法：

决策树通常在不平衡数据集上表现良好，因为他们的层级结构允许他们从两个类别去学习，随机森林

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