样例权重估计赋能SVM：优化机器学习分类性能的深度探索

一、绪论

1.1研究背景与意义

在机器学习领域，随着数据规模的不断增大和应用场景的日益复杂，样本不平衡问题逐渐成为影响模型性能的关键因素之一。样本不平衡是指在分类问题中，不同类别的样本数量存在显著差异。在实际应用中，这种情况极为常见，如在医疗诊断中，疾病样本通常远少于正常样本；在异常检测领域，异常样本相较于正常样本也是少数。当分类问题中存在类别不平衡的情况时，往往会导致分类器的性能下降。传统的分类算法在面对样本不平衡问题时，往往倾向于对多数类样本进行准确分类，而忽视少数类样本的特征学习，从而使得模型在少数类样本上的分类准确率较低。这是