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引言 在数据科学、机器学习领域,数据不均衡是一个常见难题,当某个类别样本数量远多于其他类别时,会导致模型偏向大多数类别,从而影响模型预测性能,于是,如何提高模型在不均衡数据上表现变成一个重点课题,本文将从多个角度出发,探讨搞定不均衡数据难题方法,并供应实用主张。