对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。因此不可能一拿到数据集就可进行建模，类别的不均衡会极大影响建模判断准确率。其中我们希望整个数据集合的类别数目都是相似的，这样其特征数据权重能够更好的计算出来，便于分类。对于预测模型也是如此。数据均衡是整个数学建模以及研究最重要不得不重视的一环，下面我将详细介绍数据均衡的方法以及运用的不同场景。

一、为什么要做数据均衡？

首先在进行实验之前我们要了解数据均衡的重要性，这是一件值得我们去投入众多精力的事。一旦数据均衡做的不好将极大可能影响模型的准确性。数据预处理决定我们模型的上限，在一些重要的数学建模比赛或者是SCI论文中，数据均衡绝对是浓墨重彩的一环。我们可以这样思考：

我们现在需要对一种疾病进行甄别，该病的发病概率为2%，而且很严重，100个人之间就可能会有2个人携带病毒。现在我们需要根据该病的特征数据构建能够判断患病的人。如果我们不进行数据均衡，倘若我们获得了10000份人的检测指标数据，其中有200人被标记为患病。那么我们立刻进行建模，因为患病人群数量极少，那么模型根据每一次特征权重计算反复迭

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