我有一个包含1500条记录的数据集，分为两个类别，且类别不平衡。类别0有1300条记录，而类别1有200条记录，因此比例约为6.5:1。

我使用这个数据集构建了一个随机森林进行分类。根据过去的经验，如果使用整个数据集，召回率会很低，这可能是由于类别不平衡造成的。

因此，我决定对类别0进行欠采样。我的步骤如下：

1. 随机将数据集按7:3的比例分割为训练集和测试集（因此训练集有1050条记录，测试集有450条记录）。

2. 现在训练集中有大约900条类别0的数据和大约100条类别1的数据。我对类别0的约900条数据进行聚类，并按比例欠采样至约100条记录。

因此，现在训练集大约有100条类别0的数据和100条类别1的数据，总共约200条记录，而测试集有70条类别0的数据和380条类别1的数据，总共450条记录。

我的问题来了：

1) 我的步骤是否有效？我先分割了训练集和测试集，然后对训练集的多数类进行了欠采样。

2) 现在我的训练集（约200）小于测试集（450）。这合理吗？

3) 性能仍然不是很好。精确率为0.34，召回率为0.72，F1分数为0.46。有没有改进的方法？我应该使用交叉验证吗？

非常感谢您的帮助！

回答：

1) 我的步骤是否有效？我先分割了训练集和测试集，然后对训练集的多数类进行了欠采样。

你应该分割train和test，以便在两者中保持类别平衡。如果在你的整个数据集中的比例是6.5:1，那么在train和test中也应该是相同的。

是的，你应该在欠采样之前进行分割（不需要对test进行欠采样），只需记住在训练过程中监控多个指标（例如已经提到的F1分数、召回率、精确率，这些指标应该足够），因为你是在与test不同的分布上进行训练。

2) 现在我的训练集（约200）小于测试集（450）。这合理吗？

是的，这是合理的。你也可以对训练数据集进行过采样（例如，随机重复少数类以匹配多数类的样本数量）。在这种情况下，你也必须先进行分割，否则你可能会用训练样本污染测试集，这会更加灾难性。

3) 性能仍然不是很好。精确率为0.34，召回率为0.72，F1分数为0.46。有没有改进的方法？我应该使用交叉验证吗？

这取决于具体问题，我的建议如下：

• 使用过采样代替欠采样 – 神经网络需要大量数据，你目前的样本数量不多
• 尝试其他非深度学习算法（如果有很多特征，可以尝试SVM；否则RandomForest也可能是一个不错的选择）
• 否则，微调你的神经网络（特别关注学习率，如果有时间，可以使用交叉验证或相关方法）
• 尝试使用一些预训练的神经网络，如果对于手头的任务有可用的