非均衡样本处理的心法

  身处大数据时代，对模型和风控工作者来说无异于福音。但与此同时，数据呈现长尾分布，不均衡分布导致训练困难，效果不佳。具体到风控场景中，负样本的占比要远远小于正样本的占比。考虑一个简单的例子，假设有10万个样本，其中逾期客户500个，坏样本占比0.5%。如果我们直接将数据输入模型进行训练，将导致即便全部判断为正，准确率也能达到99.5%，在梯度下降过程中，正样本压倒性的影响，模型难以收敛到最优点。

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