所有数据存在DataFrame对象df中。数据分为两类：多数类别和少数类别，数据量相差大。数据预处理已将多数类别的Label标记为1，少数类别的Label标记为0。从多数类中随机抽取样本（抽取的样本数量与少数类别样本量一致）从而减少多数类别样本数据，使数据达到平衡的方式。
import numpy as np
import pandas as pd
def lower_sample_data(df, percent=1):
'''
percent:多数类别下采样的数量相对于少数类别样本数量的比例
'''
data1 = df[df['Label'] == 1] # 将多数类别的样本放在data1
data0 = df[df['Label'] == 0] # 将少数类别的样本放在data0
index = np.random.randint(
len(data1), size=percent * (len(df) - len(data1))) # 随机给定下采样取出样本的序号
lower_data1 = data1.iloc[list(index)] # 下采样
return(pd.concat([lower_data1, data0]))示例：
np.random.seed(28)
arr1 = np.random.randint(6, size=(100, 5))
arr2 = np.random.randint(1000, 1010, size=(10, 5))
columns = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
df1 = pd.DataFrame(arr1, columns=columns)
df1['Label'] = 1
df2 = pd.DataFrame(arr2, columns=columns)
df2['Label'] = 0
df = pd.concat([df1, df2])
print(lower_sample_data(df))输出：
A B C D E Label
37 4 3 0 1 4 1
41 5 5 5 4 4 1
35 5 3 2 2 5 1
69 0 0 1 0 4 1
98 2 4 5 2 0 1
78 3 3 2 4 3 1
52 2 2 1 3 3 1
43 0 0 5 5 4 1
61 5 0 1 0 5 1
86 3 2 0 1 4 1
0 1002 1005 1004 1005 1002 0
1 1007 1009 1005 1000 1003 0
2 1004 1005 1000 1003 1005 0
3 1002 1003 1000 1009 1003 0
4 1000 1002 1005 1009 1006 0
5 1001 1009 1003 1007 1003 0
6 1009 1004 1005 1007 1002 0
7 1008 1006 1009 1009 1009 0
8 1003 1007 1006 1007 1005 0
9 1001 1008 1003 1008 1003 0
和欠采样采用同样的原理，通过抽样来增加少数样本的数目，从而达到数据平衡的目的。一种简单的方式就是通过有放回抽样，不断的从少数类别样本数据中抽取样本，然后使用抽取样本+原始数据组成训练数据集来训练模型；不过该方式比较容易导致过拟合，一般抽样样本不要超过50%。
因为在上采样过程中，是进行是随机有放回的抽样，所以最终模型中，数据其实是相当于存在一定的重复数据，为了防止这个重复数据导致的问题，我们可以加入一定的随机性，也就是说：在抽取数据后，对数据的各个维度可以进行随机的小范围变动，eg: (1,2,3) --> (1.01, 1.99, 3)；通过该方式可以相对比较容易的降低上采样导致的过拟合问题。
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