关于逆概率加权的疑问

通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡 :

（1）过抽样（over-sampling）：通过增加分类中少数类样本的数量来实现样本均衡，比较好的方法有SMOTE算法 可以使用在线spss平台spssau进行分析。 分析两独立样本T检验的数据格式，两组数据应放在同一列中，添加一列用来记录组别。 分析时，x项放组别列，y项放成绩列。

（2)欠采样:欠采样也被称为下采样，一般将将较大的类别数据进行缩减，直至和类型不同的小量数据集相对等。如我们将例子一的数据进行欠采样，13w的用户行为数据将缩减至6730条数据，进行建模的速度将会大大的加快。

（3)组合采样:不论是过采样和欠采样都会与原数据集存在一定的误差，过采样会导致很多样本的数据特征与原样本数据重叠导致难以分类清楚。而数据清洗技术恰好可以处理掉重叠样本，所以可以将二者结合起来形成一个组合采样，先过采样再进行数据清洗。

您好,对于3组数据的组间均衡处理,我推荐可以使用躲避加权法(Entropy Balancing)。它可以扩展到3组或更多组的数据。

具体步骤是:

1. 收集每个组的变量分布情况,如人口统计学特征等均衡变量。

2. 建立线性编程模型,以最小改变组间变量分布为目标,得到各样本的权重。

3. 利用加权样本进行组间比较和模型分析。

4. 重复试验,评估权重分布是否稳定。

与传统方法相比,躲避加权法可以明确控制组间变量的差异,处理多个组的数据,并提供各样本权重。

实现上可以借助R语言中的ebal包进行。