不平衡学习（Imbalanced learning）

数据不平衡 在很多真实场景下，数据集往往是不平衡的。也就是说，在数据集中，有一类含有的数据要远远多于其他类的数据（类别分布不平衡）。在这里，我们主要介绍二分类中的类别不平衡问题，对于多类别的不平衡只做简单的介绍。 考虑一个简单的例子，假设我们有一个关于医院患者的数据集（里面包含很多患者的图片），我们把其中患有癌症的病人标记为正例，把健康的患者标记为负例。众所周知，健康的人的数量肯定远远大于癌症患者

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