如何解决imbalanced-learn库中adjust_sampling_strategy方法导致的样本分布不均问题？

问题背景

在机器学习任务中，类别不平衡（class imbalance）是常见挑战，尤其在使用imbalanced-learn库的adjust_sampling_strategy方法时，用户可能遇到调整后的样本分布与预期不符的情况。例如，过采样后少数类样本数量未达到目标比例，或欠采样后多数类信息丢失严重。这类问题通常与参数配置、数据特性或算法限制有关。

常见问题及成因

• 参数误解：sampling_strategy参数接受字典、浮点数或字符串，但用户可能混淆其含义。例如，误将0.5理解为绝对数量而非比例。
• 数据分布极端倾斜：当原始数据中少数类占比极低（如0.1%）时，即使设置较高的过采样比例，实际生成样本可能仍不足以平衡数据集。
• 随机性影响：默认的随机采样可能导致每次运行结果不一致，尤其在未设置random_state参数时。

解决方案

1. 精确参数配置

from imblearn.over_sampling import SMOTE  
sampler = SMOTE(sampling_strategy={'minority_class': 500}, random_state=42)  # 明确指定目标样本数

2. 结合多种采样策略

对于极端不平衡数据，可先使用欠采样（如RandomUnderSampler）减少多数类，再应用过采样（如SMOTE）提升少数类。

3. 数据预处理优化

• 清除噪声样本，避免过采样放大异常值。
• 对高维数据使用PCA降维，提升采样效率。

性能验证与调试

通过Counter(y_resampled)检查采样后分布，并结合交叉验证评估模型表现。若仍不理想，可尝试调整k_neighbors（SMOTE）或改用ADASYN等动态采样算法。

高级技巧

1. 自定义采样策略：继承BaseSampler实现特定逻辑。
2. 集成学习结合：使用BalancedRandomForest等内置平衡机制的算法。