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引言 在机器学习、数据科学领域，不均衡数据是一个常见难题，不均衡数据指是样本中不同类别样本数量存在显著差异情况，这往往会导致模型对少数类预测效果较差，如何提高模型在不均衡数据上表现变成一个重点研究方向，本文将从多个角度探讨如何搞定这一难题，涵盖但不限于数据预处理、算法改进、模型评估等方面。
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