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Imbalanced-learn：特征选择对不平衡数据的影响.docx

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Imbalanced-learn：特征选择对不平衡数据的影响

1Imbalanced-learn：特征选择对不平衡数据的影响

1.1简介

1.1.1不平衡数据集的概念

不平衡数据集（ImbalancedDataset）是指在分类任务中，不同类别的样本数量存在显著差异的数据集。在现实世界的应用中，这种不平衡现象非常常见，例如在欺诈检测、疾病诊断、稀有事件预测等场景中，正例（感兴趣事件）的数量远少于负例（非感兴趣事件）。这种不平衡性给机器学习模型的训练带来了挑战，因为大多数机器学习算法设计时假设数据是平衡的，不平衡的数据可能导致模型偏向于多数类，从而

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