No. You don't need worry about it with odd-ratio  1/10.

大佬请问一下~这个有文献支撑吗？求文献

商业应用中 要做样本调和的，主要目的是增大正响应记录的比重

1%的比率你还担心什么，0.1%才需要担心。
若样本率过小有几种简单方法
1. 减小非目标样本：按时间分布，等比例随机剔除非目标样本。
2. 增加目标样本：给坏样本增加权重。
3.扩大目标样本的定义范围
复杂一点可以做AGB/KGB扩展样本容量，还有其他更复杂的算法我就不献丑了。

在进行逻辑回归分析时，如果0和1的样本数量悬殊（即数据不平衡），确实可能会影响模型的性能和预测结果。主要问题在于：

1. **模型偏向性**：模型可能会偏向于多数类，因为它在训练过程中看到了更多的该类别样本。

2. **误判成本**：对于少数类别的错误分类可能被忽视或低估，因为从总体样本角度看，这些错误对评估指标（如准确率）的影响较小。

3. **预测阈值**：不平衡数据可能导致模型的默认决策边界偏向于多数类别，从而影响实际应用中的分类效果。

解决方法主要包括：

1. **重采样技术**：
   - 过采样(oversampling)少数类，例如SMOTE算法可以生成合成样本。
   - 欠采样(undersampling)多数类，减少其样本量以平衡两类。

2. **加权调整**：在模型训练时对不同类别的样本赋予不同的权重。少数类给予更高的权重，使得模型更加关注其正确分类。

3. **使用适合不平衡数据的评估指标**：如AUC-ROC、精确率/召回率、F1分数等，而非仅依赖准确率。

4. **成本敏感学习**：在逻辑回归中加入样本不均衡的成本矩阵，直接在损失函数中反映不同类别错误分类的成本差异。

5. **尝试不同的模型或模型参数调整**：某些机器学习算法（如决策树、随机森林）对不平衡数据的处理能力较强，可尝试使用并优化其性能。

6. **特征工程**：通过构造更有区分度的新特征或选择关键特征，提高少数类在高维空间中的表现力。

总之，在面对样本不均衡问题时，需要综合考虑模型、数据预处理和评估策略等多个方面来优化预测效果。

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