特征工程阶段。对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。其次，在特征工程阶段，可以进行欠采样操作，即对多数类样本进行下采样，使得多数类和少数类样本数量匹配或是相近。并且最后，将处理后的数据集划分为训练集和测试集，用于后续的模型训练和评估。这种做法的优点是可以根据具体的数据集和特征进行定制化的欠采样操作，更好地处理数据不平衡问题。同时，通过特征工程可以对数据进行更深层次的挖掘和处理，提高模型的泛化能力和预测精度。所以，模型欠采样在特征工程阶段比较好。