sas中抽样建模时的权重

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最近在做一个决策树模型，目标找出最合适的顾客。顾客总数大约在180万左右，但是模型中的已知有购买行为（目标）的顾客只有4000多人。
两者相差较悬殊，因此采取对180万人进行抽样后建模。
用9.3的em进行分层抽样（目标顾客全抽，除目标顾客抽16000人）和建模。
模型的结果，似乎就是针对这20000人进行的。
那么sas在建模的时候是否会考虑到，抽样时造成的各指标之间权重的问题（我想应该没有）？该如何做呢?
在这种目标顾客占整体数量较小的情况下，一般怎么处理？

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关键词：分层抽样 怎么处理 树模型 决策树 建模

最好能推荐下相关文献资料，谢谢啦~~

过度抽样，人为加大训练样本中目标用户的比率，通常比率不要太低就行，保证模型能够提取购买用户的特征；
用测试样本，通过增益图或者提升图来判别模型的优劣；
模型训练完成后，对剩余用户进行打分，得分高的用户认为是有购买倾向高的用户。

二楼说的很有道理！

寻找响应高的用户做销售！