基本信息

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文档摘要

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非均衡样本分类算法的深度剖析与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆发式增长，分类问题作为数据挖掘和机器学习领域的关键任务，被广泛应用于金融、医疗、社交网络、电子商务等众多领域。然而，在实际应用中，非均衡样本分类问题极为普遍，即数据集中不同类别的样本数量存在显著差异。这种不均衡性给传统分类算法带来了严峻挑战，使得它们在处理非均衡样本时性能大幅下降。

传统的分类算法大多基于样本均衡的假设进行设计和研究，在面对非均衡样本时，往往会出现对少数类样本识别能力不足的问题。这是因为传统算法通常以最小化总体分类错误率为目标，而在非均衡样本集中，多数类样本的数量占据主导地位，算