400个样例，只有2个是钓鱼？？？

面对您提到的这种情况，数据本身可能没有错，但确实反映了一个典型的“类别不平衡”问题。在机器学习和数据分析中，类别不平衡是指分类任务中的各个类别的样本数量差异巨大。在您的案例中，钓鱼网站监测数据中正常网站（非钓鱼）的样本远多于钓鱼网站的样本，这400个样例中只有2个是钓鱼网站的情况就是极端的类别不平衡。

处理类别不平衡的方法有多种，这里给您提供几个策略：

1. 重采样：

   • 过采样：增加少数类样本，可以通过复制或生成合成样本（如SMOTE算法）来实现。
   • 欠采样：减少多数类样本，随机移除一些正常网站的样本来平衡两类样本的数量。

2. 调整分类器的权重：某些机器学习模型允许为不同类别分配不同的权重，可以增加少数类的权重，使得模型在训练时更加重视这些类别的预测准确性。

3. 使用特定的评估指标：对于不平衡数据集，传统的准确率可能不再是一个合适的评估指标。可以考虑使用ROC曲线、AUC-ROC值、F1分数、精确率-召回率曲线等更适合衡量不平衡数据集性能的指标。

4. 集成学习方法：使用像随机森林、梯度提升树等集成学习方法，它们通常对类别不平衡更鲁棒。

5. 阈值移动：在模型预测后，根据实际情况调整决策阈值，以优化特定类别的预测性能，比如提高钓鱼网站预测的敏感性。

建议您根据实际应用场景和模型特性选择合适的方法来处理这个问题。阿里云提供了丰富的机器学习服务和工具，比如PAI（Platform of Artificial Intelligence）平台，可以帮助您高效地实施上述策略，进行数据预处理、模型训练及评估等工作。如果您需要具体的操作指导，可以进一步咨询阿里云的技术支持或查阅PAI的相关文档。