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文档摘要

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非均衡数据集下机器学习算法优化及地学数据处理应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据呈现出爆发式增长的态势，机器学习作为数据处理和分析的核心技术，已广泛应用于各个领域。然而，实际应用中经常会遇到非均衡数据集，即数据集中不同类别的样本数量存在显著差异。这种非均衡性普遍存在于医疗诊断、金融风险预测、图像识别等众多领域。在医疗诊断中，患有罕见疾病的样本数量远远少于正常样本，这使得准确诊断罕见疾病变得极具挑战性；在金融风险预测中，正常交易记录的数量远远超过欺诈交易记录，导致传统机器学习算法难以有效识别出少量的欺诈行为。

地学数据处理作为地球科学研究的重要手段，对于深入理解地球