欠采样方法总结

从数据样本层面解决样本不平衡的方法，欠采样就是从多数类中删除样本

随机欠采样

从多数类别样本中随机选取一些剔除掉。使多数类别样本数目和少数类别样本数目相当，组成新的数据集。
缺点：可能会导致丢弃含有重要信息的样本。

Edited Nearest Neighbours (ENN)

对于多数类的一个样本，其最近邻的样本大部分或者全部样本不属于其类别则剔除。（考虑了数据的分布信息）

Tomek Links

原理：如果有两个不同类别的样本A、B，A的最近邻是B，B的最近邻是A，那么A,B就是Tomek link。Tomek link的方法就是，将组成Tomek link的两个样本，如果有一个属于多数类样本，就将该多数类样本删除掉。

EasyEnsemble

(1) 从多数类中有放回的随机采样n次，每次选取与少数类数目相近的样本个数，从而得到n个样本集合记作 ；
(2) 将(1)中得到的n个集合分别与少数类样本合并组成新的数据集去训练模型，可以得到n个模型；
(3) 将这些模型组成成集成学习系统，系统输出为n个模型的平均值。

BalanceCascade

BalanceCascade算法基于Adaboost，将Adaboost作为基分类器，核心思路如下：
(1) 在每一轮训练时都使用与少数类样本数目相当的多数类样本，训练出一个Adaboost基分类器；
(2) 然后使用该分类器对全体多数类进行预测，通过控制分类阈值来控制假正例率，将所有判断正确的样本删除。
(3) 最后，进入下一轮迭代中，继续降低多数类数量。

原型选择和原型生成

• NearMiss-1： 在多数样本中选择出与少数样本最近的K个样本的平均距离最小的样本。计算每个多样本与每个负样本的距离；得出每个多数样本与负样本距离最近K个负样本，计算K个平均距离，即每个多数样本都有这个平均距离，按照这个平均距离排序，选择出平均距离最近的样本。

• NearMiss-2： 在多数样本中选择出与少数样本最远的K个样本的平均距离最小的样本。计算每个多样本与每个负样本的距离；得出每个多数样本与负样本距离最远K个负样本，计算K个平均距离，即每个多数样本都有这个平均距离，按照这个平均距离排序，选择出平均距离最近的样本。

• NearMiss-3： 对于每个少数类别样本，选择离它近的K个多数类别样本。

• 基于K-Means聚类欠采样： sklearn中的用法：直接使用聚类类别的聚类质心作为样本，不一定是原始样本。另一种方法是将多数类别数据进行聚类，假如K个类别，然后选取每个类别中距离聚类质心最近的n个样本，这样就可以得到n*K个样本。