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2024-08-31 发布于辽宁
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Imbalanced-learn：成本敏感学习方法教程

1Imbalanced-learn：成本敏感学习方法

1.1简介

1.1.1不平衡数据集的概念

在机器学习中，不平衡数据集指的是数据集中不同类别的样本数量存在显著差异的情况。例如，在欺诈检测、疾病诊断等场景中，正常样本的数量远多于异常样本，这种数据分布的不均衡性会直接影响模型的训练效果。在处理不平衡数据集时，传统的机器学习算法往往倾向于预测多数类，因为这样可以最大化准确率，但这在实际应用中可能导致对少数类的误判，从而产生严重的后果。

1.1.2成本敏感学习的引入

为了解决不平衡数据集带来的问