特征工程階段。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、異常值處理等。其次，在特征工程階段，可以進(jìn)行欠采樣操作，即對多數(shù)類樣本進(jìn)行下采樣，使得多數(shù)類和少數(shù)類樣本數(shù)量匹配或是相近。并且最后，將處理后的數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集，用于后續(xù)的模型訓(xùn)練和評估。這種做法的優(yōu)點(diǎn)是可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)集和特征進(jìn)行定制化的欠采樣操作，更好地處理數(shù)據(jù)不平衡問題。同時(shí)，通過特征工程可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層次的挖掘和處理，提高模型的泛化能力和預(yù)測精度。所以，模型欠采樣在特征工程階段比較好。