类别不平衡（class-imbalance）是指分类任务中不同类别的训练样例数差别很大的情况。例如有990个正类，10个反例，那么学习方法只需要返回一个永远预测为正类的分类器就可以达到99%的精度。然而这样的学习器是没有价值的，因为它预测不出任何反例。（class-imbalance）是指分类任务中不同类别的训练样例数差别很大
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机器学习中样本比例不平衡的处理方法
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