解决分类问题中正负样本分布不均衡问题的解决方法：主要分重采样、欠采样、调整权值
1. 重采样。
A可视作重采样的变形。改变数据分布消除不平衡，可能导致过拟合。
2. 欠采样。
C的方案 提高少数类的分类性能，可能丢失多数类的重要信息。
如果1：10算是均匀的话，可以将多数类分割成为1000份。然后将每一份跟少数类的样本组合进行训练得到分类器。而后将这1000个分类器用assemble的方法组合位一个分类器。A选项可以看作此方式，因而相对比较合理。
另：如果目标是 预测的分布 跟训练的分布一致，那就加大对分布不一致的惩罚系数。
3. 权值调整。
D方案也是其中一种方式。
http://blog.csdn.net/ztf312/article/details/50893967
（转载源为：牛客网-嘻嘻兔 的回答）
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