在分类问题中，经常会遇到分类数据不均衡的情况。在这类task中，直接对目标进行训练，会导致模型倾向于将样本分为majority的那类，这经常会导致minority的类别拥有很低的recall。(当然，分类效果的低下，也跟 class overlap以及small disjuncts 有关。)
undersampling是一个常用的手段（也有不少的场景以及数据环境下，undersampling去除了一些redundant数据，提升了效果，但是本身过程是unsupervised，风险不可控制）（注意，假设被抽样事件为z，只有当y与z相对于x条件独立时，才有p(y|x, z) = p(y|x)，也就是说，只有无差别采样，才能保证条件概率不变，但是无差别采样，无法改变正负样本比例【正负样本被同概率采样】）[1]
关于采样率对后验概率的影响：
Fig.1 P为原数据集后验概率，Ps为采样后数据集的后验概率，beta为采样率（负样本undersampling）
Fig.1 可以看出来，真实的后验概率越低，对负类负采样*对其后验的影响越大。
Fig.2 采样对不同overlap数据的影响。图为两个单变量分类。两个类别对应的x分别服从(负)N(0,sigma)，(正)N(u,sigma)，beta为对负样本的负采样比例，两图sigma都为3，左图u=3，右图u=15
Fig.2 可以看出，在overlap较大的情况下（左图），采样会对后验概率产生更大影响。
refer:
[1] When is undersampling effective in unbalanced classification tasks?(http://www.oliviercaelen.be/doc/ECML_under_v4.pdf)
