解決分類樣本不平衡問題

樣本不平衡會致使出現如下的問題： （1）少數類所包含的信息頗有限，難以肯定少數類數據的分佈，即難以在內部挖掘規律，形成少數類的識別率低； （2）不少分類算法採用分治法，樣本空間的逐漸劃分會致使數據碎片問題，這樣只能在各個獨立的子空間中尋找數據的規律，對於少數類來講每一個子空間中包含了不多的數據信息，一些跨空間的數據規律就不能被挖掘出來。 （3）不恰當的概括偏置系統在存在不肯定時每每傾向於把樣本分類

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