我有两个疑问：
- 如果我们的数据框有一个分类问题，其中没有大量特征（列 > 100），并且假设其中 20/30 是高度相关的，并且目标列（y）非常偏向一个类；我们应该首先使用 Imblearn 消除不平衡，还是应该删除高度相关的列？
- 在分类问题中，我们应该首先标准化数据还是处理异常值？
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您的问题没有“真实”的答案——采取的方法很大程度上取决于您的设置、您应用的模型和手头的目标。
对正类或负类训练示例进行过采样/欠采样的一个正当理由可能是知道正类实例的真实发生率高于（低于）你的训练数据所暗示的。然后，您可能希望应用抽样技术来实现与该先验知识相匹配的正/负类平衡。
虽然没有真正处理标签分布的不平衡，但您的特定设置可能需要为假阳性和假阴性分配不同的成本（例如，将癌症患者错误分类为健康的成本可能高于反之亦然）。您可以通过调整成本函数（例如，假阴性比假阴性产生更高的成本）或在训练后执行某种阈值优化（例如，在交叉验证中达到一定的精度/召回率）来处理这个问题。
假设特征之间没有相关性的模型会出现高度相关特征的问题。例如，如果您的特征空间存在多重共线性问题，则逻辑回归中的参数估计可能会关闭。例如，您可以使用方差膨胀因子 (VIF) 检查是否存在多重共线性。但是，并非所有模型都带有这样的假设，因此根据您的设置，您可能会忽略该问题。
标准化也是如此：这可能不是必需的（例如树分类器），但其他方法可能需要它（例如 PCA）。
是否处理异常值是一个难题。首先，您必须定义异常值是什么——它们是人为错误的结果吗？您是否希望在野外看到类似的实例？如果您可以确定您的模型在去除异常值的情况下（在保留验证或测试集上）进行训练时表现更好，那么：当然，去吧。但是，如果您计划将模型应用于可能产生类似异常值的数据流，请保留潜在异常值以进行验证。
于 2020-02-20T11:43:01.720 回答