不平衡分类

在机器学习领域，类别不平衡数据集中的分类任务称为imbalanced classification。该任务旨在解决正负样本数量差异显著的问题，通过优化算法和评估指标，提高少数类别的识别率和整体分类性能。imbalanced classification在金融欺诈检测、医疗诊断、网络入侵检测等关键领域具有重要应用价值。