正样本较少的场景： 比如信用卡增信
问题：样本不平衡往往会导致模型对样本数较多的分类造成过拟合，即总是将样本分到了样本数较多的分类中； 除此之外，一个典型的问题就是 Accuracy Paradox，这个问题指的是模型的对样本预测的准确率很高，但是模型的泛化能力差。其原因是模型将大多数的样本都归类为样本数较多的那一类
针对样本的不平衡问题，有以下几种常见的解决思路 1.搜集更多的数据 2.改变评判指标 3.对数据进行采样 4.合成样本 5.改变样本权重
搜集更多的数据
搜集更多的数据，从而让正负样本的比例平衡，这种方法往往是最被忽视的方法，然而实际上，当搜集数据的代价不大时，这种方法是最有效的。
改变评判指标
改变评判指标，也就是不用准确率来评判和选择模型。实际上有一些评判指标就是专门解决样本不平衡时的评判问题的，如准确率，召回率，F1值，ROC（AUC），Kappa 等。
对数据进行采样
对数据采样可以有针对性地改变数据中样本的比例，采样一般有两种方式：over-sampling 和 under-sampling，前者是增加样本数较少的样本，其方式是直接复制原来的样本，而后者是减少样本数较多的样本，其方式是丢弃这些多余的样本。
通常来说，当总样本数目较多的时候考虑 under-sampling，而样本数数目较少的时候考虑 over-sampling。
合成样本
合成样本(Synthetic Samples)是为了增加样本数目较少的那一类的样本，合成指的是通过组合已有的样本的各个 feature 从而产生新的样本。
一种最简单的方法就是从各个 feature 中随机选出一个已有值，然后拼接成一个新的样本，这种方法增加了样本数目较少的类别的样本数，作用与上面提到的 Over-sampling 方法一样，不同点在于上面的方法是单纯的复制样本，而这里则是拼接得到新的样本。
改变样本的权重
改变样本权重指的是增大样本数较少类别的样本的权重，当这样的样本被误分时，其损失值要乘上相应的权重，从而让分类器更加关注这一类数目较少的样本。