【机器学习】类不平衡classimbalance

1. 概念&＃xff1a;
   类不平衡&＃xff08;class-imbalance&＃xff09;指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。
   各个类别的样本量分布不均——某些类别的样本数量极多&＃xff0c;有些类别的样本数量极少&＃xff0c;就是类不平衡&＃xff08;class-imbalance&＃xff09;问题。

2. 后果&＃xff1a;
   若不同类别样例数差别很大&＃xff0c;则会对学习过程造成困扰。例如有998个反例&＃xff0c;但是正例只有2个&＃xff0c;那么学习方法只需要返回一个永远将新样本预测为反例的学习器&＃xff0c;就能达到99.8%的精度&＃xff1b;然而这样的学习器往往没有价值&＃xff0c;因为它不能预测出任何正例。

机器学习 —— 类不平衡问题与SMOTE过采样算法