类别不平衡学习(理论与算法)————前言

所谓类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于 或远少于其他类样本，从而导致传统的分类模型失效的问题。通常，将用于解决上 述问题的算法称为类别不平衡学习算法。类别不平衡学习有着较为广阔的应用范围 如文本分类、网络入侵检测、信用卡欺诈检测、工业故障检测、软件缺陷检测、石 油泄漏检测、医学诊断、药物筛选及生物信息学等。故对这一技术展开深人研究不 但具有理论意义，而且还有着广泛的应

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