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文档摘要

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不均衡数据困境下SVM分类算法的优化与创新应用研究

一、引言

1.1研究背景与动因

在当今数字化时代，数据作为驱动决策和创新的核心要素，在各个领域呈现出爆发式增长态势。然而，在实际应用中，数据分布不均衡的现象极为普遍。不均衡数据是指在一个数据集中，某些类别的样本数量明显少于其他类别的样本数量，即不同类别的样本分布不均匀。这种不均衡分布在许多关键领域，如医疗诊断、金融欺诈检测等，都带来了严峻挑战。

在医疗诊断领域，以罕见病诊断为例，由于罕见病本身的发病率极低，导致在医疗数据集中，患有罕见病的样本数量远远少于健康样本或常见疾病样本。这使得机器学习模型在训练过程中，难以充分学习到罕见病样本的特征，