一种数据过采样方法、系统、电子设备和存储介质

本发明公开了一种数据过采样方法、系统、电子设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，方法包括：基于不均衡数据集中的样本点的每个特征值与结果之间的Spearman相关系数，对欧式距离计算公式进行修改，确定修改后的欧式距离计算公式；利用修改后的欧式距离计算公式计算得到的距离，对所述不均衡数据集中的预设少数类样本点进行过采样处理。本发明考虑了每个特征与结果之间的Spearman相关系数，从而为不同的特征赋予不同的权重，利用本发明对不均衡数据集进行过采样处理，能够提高机器学习模型的训练效果。