目前，我正在尝试在Python中实现一个基本的逻辑回归算法，以区分A与B。

对于我的训练和测试数据，我有大约50,000个A样本和1,000个B样本。如果我使用每类数据的一半来训练算法，另一半作为测试数据（25,000个用于训练A，500个用于训练B，依此类推用于测试准确性），这是否会成为一个问题？

如果是的话，我该如何克服这个问题？我应该考虑重新抽样，还是做一些其他“花哨的事情”？

回答：

这是否是一个问题取决于你的数据性质。更大的问题是你有巨大的类别不平衡（每50个A对应1个B）。如果你最终仍然能获得良好的分类准确率，那就没问题——什么都不用做。下一步该做什么取决于你的数据、问题的性质以及解决方案中什么是可接受的。对于这个问题，真的没有一个固定的“这样做”的答案。