樣本不均衡問題--過擬合欠擬合抽樣
過抽樣就是在樣本很少的時候，新增或者複製樣本，比如兩類樣本分別為100個A類和10個B類，那麼為了保證A,B這兩類樣本平衡，可以複製B類使得樣本和A類一樣。方便分類器分類。
欠抽樣就是將A的樣本減少到和B類一樣。
從表面上看過抽樣和欠抽樣技術在功能上似乎是等價的，因為他們都能改變原始資料集的樣本容量並且能夠獲得一個相同比例的平衡（處理樣本不均衡問題的方法）。但是，這個共同點是表面現象，這兩種方法都會產生不同的降低分類器學習能力的負面效果。
對於欠抽樣，將多數類樣本刪除有可能導致分類器丟失有關多數類的重要資訊。
對於郭朝陽，雖然只是簡單的將複製後的資料新增到原始資料集合中，並且某些樣本的多個例項都是‘並列的’，但這樣也可能會導致分類器出現過擬合現象。
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