Tidymodels处理不平衡数据集：交叉验证采样机制咨询

直接结论 #

• 没错，5折交叉验证时每轮只对训练折叠（比如1-4折）做过采样平衡数据，测试折叠（第5折）必须保留原始不平衡状态——这是避免数据泄露的硬性要求。
• Tidymodels（搭配themis包）会自动帮你处理这个逻辑，不用手动写额外代码控制。

为什么会自动处理？看你给的代码示例 #

你写的代码里：

• 用vfold_cv创建了分层交叉验证折叠，保证每个折叠的类别比例和原数据一致。
• 过采样步骤step_rose(Class)是放在recipe里的，当你调用fit_resamples时，tidymodels会针对每个CV折叠的训练子集单独运行整个recipe流程（包括过采样），而测试子集完全不碰任何过采样操作，直接拿来评估模型。
• 这种流程从设计上就杜绝了数据泄露：测试集的信息不会提前混入训练过程，评估出来的性能才是真实有效的。

重要提醒 #

绝对别在拆分CV折叠前就对整个数据集做过采样/欠采样，不然测试集里的样本信息会提前泄露给训练集，导致模型性能被严重高估。tidymodels的workflow+recipe机制就是专门干这事的，所有预处理步骤都只会在训练折叠上跑，不用你额外操心。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GeorgeM