机器学习-类别不平衡问题

一、类别不平衡          类别不平衡（class-imbalance）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。比如说一个二分类问题，1000个训练样本，比较理想的情况是正类、负类样本的数量相差不多；而如果正类样本有998个、负类样本仅2个，就意味着存在类不平衡。那么学习方法只需返回一个永远将新样本预测为反例的学习器，就能达到99.8% 的精度；然而这样的学习器往往没有价值，因为

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