機器學習中資料取樣方式
當機器學習中樣本比例不平衡時，通常會對資料進行取樣的方法，對資料取樣可以有針對性地改變資料中樣本的比例，取樣一般有兩種方式：over-sampling 和 under-sampling，前者是增加樣本數較少的樣本，其方式是直接複製原來的樣本，而後者是減少樣本數較多的樣本，其方式是丟棄這些多餘的樣本。
通常來說，當總樣本數目較多的時候考慮 under-sampling，而樣本數數目較少的時候考慮 over-sampling。
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