如何平衡具有多个类型的一个类的二进制分类数据集？

平衡具有多个类型的一个类的二进制分类数据集可以采取以下几种方法：

过采样（Oversampling）：通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。常用的过采样方法包括随机复制、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。随机复制即简单地复制少数类样本，而SMOTE则是通过合成新的少数类样本来增加样本数量。
欠采样（Undersampling）：通过减少多数类样本的数量来平衡数据集。常用的欠采样方法包括随机删除、Tomek Links等。随机删除即随机地删除多数类样本，而Tomek Links是通过计算样本之间的距离来删除多数类样本。
合成采样（Combining Oversampling and Undersampling）：结合过采样和欠采样的方法来平衡数据集。常用的合成采样方法包括SMOTEENN、SMOTETomek等。SMOTEENN先使用SMOTE方法合成新的少数类样本，然后再使用ENN（Edited Nearest Neighbors）方法删除多数类样本；而SMOTETomek先使用SMOTE方法合成新的少数类样本，然后再使用Tomek Links方法删除多数类样本。
类别权重（Class Weighting）：通过为不同类别设置不同的权重来平衡数据集。常用的类别权重方法包括平衡权重、自适应权重等。平衡权重即将多数类样本的权重设置为较小值，少数类样本的权重设置为较大值；自适应权重则根据类别之间的比例动态地调整权重。
集成学习（Ensemble Learning）：通过组合多个分类器的预测结果来平衡数据集。常用的集成学习方法包括Bagging、Boosting等。Bagging通过自助采样的方式生成多个分类器，然后通过投票或平均的方式得到最终的预测结果；Boosting则通过迭代地训练多个分类器，每个分类器都会根据前一个分类器的错误来调整样本权重，最终将多个分类器的预测结果进行加权组合。

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