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1.使用正确的评价准则
对于非平衡数据，准确率这种评价准则可能不能用了，比如1000个样本中，只有10个为正样本，如果全预测为负样本，则准确率为99%，但这种模型根本就没用。这种情况，可以使用其他准则：
- Precision
- Recall
- F1 score
- MCC: 观察和预测类别之间的相关系数
- AUC
2.训练集重抽样
2.1 欠采样
2.2 过采样
3.合理使用k折交叉验证
需要注意在使用过采样处理非平衡数据时，应合理使用交叉验证。过采样基于一定的分布，使用boostrap方法从少量正样本中抽取数据，如果在过采样之后使用交叉验证，那么我们的模型会过拟合抽取的特定的数据，这就是为什么交叉验证要在过采样数据之前使用。
4.集成不同的抽样数据集
最简单的泛化模型就是使用更多的数据，大师很多分类器比如logistic回归和RF一般趋向于去掉噪声样本，这使得他们不能正确分类少数类别。一个简单的办法就是建立n个模型，每个模型使用所有的正样本和部分负样本，这有些类似nagtive sampling。假设你想集成10个模型，并假设有100个正样本和10000负样本，那么每个模型使用的数据都包含着100个正样本，并从10000个负样本中抽样1000个负样本，最后集成这10个模型。
5.对负样本进行聚类
除了对负样本进行随机抽样，也可以把负样本聚成R类（R为要采样的数量），这样对于每一类，只保留中心样本，这样模型使用的数据只包含正样本和R个负样本。Quora
6.设计自己的模型
使用XGBoost等一些集成模型，设计损失函数惩罚对正样本的错误分类