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Imbalanced-learn：深度学习与不平衡数据集处理.docx

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Imbalanced-learn：深度学习与不平衡数据集处理

1Imbalanced-learn：深度学习与不平衡数据集处理

1.1简介

1.1.1不平衡数据集的概念

在机器学习中，不平衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量存在显著差异的情况。例如，在欺诈检测、疾病诊断等场景中，正常样本的数量远多于异常样本，这种数据分布的不均衡性对模型的训练和性能评估构成了挑战。

1.1.2不平衡数据集对模型性能的影响

不平衡数据集可能导致模型偏向于多数类，从而在预测少数类时表现不佳。这是因为模型在训练过程中，会更倾向于减少多数类的预测错误，而忽视少数类的准确

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