什么是类别不平衡？有哪些解决方案？

什么是类别不平衡？

机器学习中常常会遇到数据的类别不平衡（class imbalance），也叫数据偏斜（class skew）。以常见的二分类问题为例，我们希望预测病人是否得了某种罕见疾病。但在历史数据中，阳性的比例可能很低（如百分之0.1）。在这种情况下，学习出好的分类器是很难的，而且在这种情况下得到结论往往也是很具迷惑性的。

类别不平衡（class-imbalance），也叫数据倾斜，数据不平衡，就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。在现实的分类学习任务中，我们经常会遇到类别不平衡，例如交易欺诈、广告点

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