你如何处理机器学习中不平衡的数据集？
How do you handle imbalanced datasets in machine learning?
题目类型: 行为面试题
这是一道行为面试题，常见于澳洲IT公司面试中。
难度: hard
分类: Behavioral
标签: Imbalanced Data, SMOTE, Class Weight, Threshold
参考答案摘要
答案 我会先用合适指标（PR-AUC、Recall、F1、按类召回）评估，再从数据与算法两端处理：数据层面可欠采样多数类、过采样少数类或用 SMOTE；算法层面可用 class weight/成本敏感学习、阈值移动、集成方法（Balanced RF）。同时确保采样只在训练集内进行，避免信息泄漏，并结合业务选择最优的 Precision-Recall 权衡点。
答题技巧
行为面试题建议使用 STAR 原则作答（Situation 情境、Task 任务、Action 行动、Result 结果），用具体的过往经历展示你的能力。注意量化结果，突出你的个人贡献。
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