クラスの不均衡は、2 つのクラスのラベルの出現頻度に大きなギャップがあるバイナリ分類問題です。

たとえば、特定の疾患データ セットでは、0.0001 のサンプルが正のクラス ラベルを持ち、0.9999 のサンプルが負のクラス ラベルを持ちます。これは分類の不均衡の問題ですが、特定のサッカーの試合予測では、0.51 のサンプルのラベルが、1 つのチームが勝った場合に当てはまります。 、0.49 サンプルのラベルは他のチームが勝ったことを示しており、これは分類の不均衡の問題には属しません。