教你如何用python解决非平衡数据建模（附代码与数据）

源 | 数据派代码与数据下载方式1：后台回复关键词（20180525）下载方式2：点击文末阅读原文本次分享的主题是关于数据挖掘中常见的非平衡数据的处理，内容涉及到非平衡数据的解决方案和原理，以及如何使用Python这个强大的工具实现平衡的转换。SMOTE算法的介绍在实际应用中，读者可能会碰到一种比较头疼的问题，那就是分类问题中类别型的因变量可能存在严重的偏倚，即类别之间的比例严重失调。如欺诈问题中，欺诈类观测在样本集中毕竟占少数；客户流失问题中，非忠实的客户往往也是占很少一部分；在某营销活动的响应问题中，真正参与活动的客户也同样只是少部分。如果数据存在严重的不平衡，预测得出的结论往往也是有偏的，即分类结果会偏向于较 ………………………………