机器学习超详细实践攻略(21)：三板斧干掉样本不均衡问题之1——过（欠）采样

想象一下，假现在天是你做为数据分析师入职的第一天，老板交给你一个数据分析任务：经过公司已经有的信用卡用户和交易信息，预测用户将来是否会逾期还款。html 这个问题看似简单，实则隐藏了一个很是大的坑：据粗略估计，全国的信用卡平均不良率只有不到1%，也就是说，银行贷出100万，可能只有1万没有办法正常收回，这样，若是你拿到一个信用卡还款数据集，很大多是这个数据集里有99%的正样本，1%的负样本，在预测

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