非平衡数据使用python训练模型求指点

Question

小弟是机器学习新手，对一份非平衡数据进行模型训练时遇到了问题，自己试了svm、决策树、adaboost、贝叶斯这几个算法，效果都不理想，贝叶斯的效果是最好的，它的f1值可以到0.55。下面的链接是我的数据和代码，有大神感兴趣折腾下吗？或者能给些意见。问题描述得不是很清楚，请多指教。

https://github.com/lxhao/imba...

Answer 1

不平衡到底是有多不平衡, 如果是超出1:100的话, 可以尝试一下SMOTE进行over sampling(better than under-sampling), 大多数情况下使用SMOTE会提高f1/AUC, 但通常情况下不平衡意味着cost-sensitive, 即对FP和FN的代价是不同的, 要具体分析