样本不均的问题大家已经很常见了，我们总是能看到某一个类目的数量远高于其他类目，举个例子，曝光转化数远低于曝光未转化数。样本不均严重影响了模型的效果，甚至影响到我们对模型好坏的判断，因为模型对占比比较高的类目准确率非常高，对占比很低的类目预估的偏差特别大，但是由于占比较高的类目对loss/metric影响较大，我们会认为得到了一个较优的模型。比如像是异常检测问题，我们直接返回没有异常，也能得到一个很高的准确率。
本文总结了一些常用的针对样本不平均问题的解决方法。
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