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文档摘要

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不平衡分类中数据采样方法的实证分析与性能洞察

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，机器学习作为从数据中自动提取模式和知识的技术，在众多领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，不平衡分类问题普遍存在，给机器学习带来了巨大挑战。不平衡分类是指在分类任务中，不同类别的样本数量存在显著差异。在医疗诊断领域，疾病样本往往远少于正常样本；在金融欺诈检测中，欺诈交易样本相对于正常交易样本是极少数；在工业生产中的异常检测，正常生产数据占据绝大多数，而异常数据寥寥无几。这种样本数量的不平衡会导致传统分类算法在训练过程中偏向多数类，忽视少数类的特征学习，从而使得模型在少数类样本