如何解决数据倾斜问题？

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1 什么是数据倾斜

数据倾斜是指某个属性的值在特定的目标值的类别的概率分布呈现出非均衡状态，造成了数据不平衡的状态，也就是多数值类占比过大，少数值类占比过小的状态。

数据倾斜会对分类过程产生重大影响，容易导致模型偏向原始占数据多的类别，而降低原始类别数据少的类别准确度。

同时，它还会降低随机森林，神经网络，贝叶斯等机器学习算法的准确性和可信度，这些算法不能准确的识别出低频数据的特征，因而影响模型的准确性。

（一）收集均衡数据

为解决数据倾斜，一个方法是收集更多的均衡数据，使其形成双类和多类，得到分类准确率高的数据集，从而提高模型的准确性。

但是，实际中很难增加数据，因为收集数据本身也是一个成本，也不知道能不能形成均衡的数据集。

（二）数据补全

既然无法增加数据，那么可以考虑补全数据。利用近似数据填充，这种技术可以利用数据集中的统计规律，来从中找出数据的联系。

然后，利用这种联系来推测多余的数据，从而形成一个具有一定统计联系的数据集。通过使用这种技术来补全多类数据集，从而形成一个均衡的数据集，可以提高模型的准确率。

（三）数据采样

由于采集占据大量时间和成本，而且不一定能形成均衡的数据，所以可以通过采样数据来解决数据倾斜。

通过采样技术，可以从大量数据中抽取有代表性的数据，从而在保持原有信息的基础上，实现取样数据的均衡，从而提升模型的准确率。

（四）smote过采样

smote过采样是一种有效的数据处理方法，它可以在原有的数据上根据欧式距离计算出新的属性空间，然后再把新的数据空间中的符合样本抽取出来，减少多数类样本数量占比，从而达到使数据均衡的目的，这也是解决数据倾斜的常用方法。

（五）特征工程

利用特征工程可以解决数据倾斜的问题。特征工程除了可以利用低级别的特征把多类中的不同类型分开外，还可以通过构建高级特征来解决多类的问题。

例如，通过计算不同的特征及其关系，组合新的特征构件，根据非线性关系定义指标，使特征集更健壮，从而达到提高分类准确度，同时解决数据倾斜问题的目的。