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引言 在数据科学、机器学习领域，数据集不均衡难题是一个常见挑战，不均衡数据集往往指是分类任务中某一类样本数量远多于其他类情况，这种难题不止会导致模型训练时对多数类过度拟合，还大概忽略少数类特征、规律，从而降低模型整体性能，于是，在实行数据分析、建模之前，处理不均衡数据集变成一个重点环节。
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