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訓練資料中各類別樣本數量差異懸殊,導致模型偏向多數類的問題。
在數據分布遵循長尾分布的任務中進行學習,其中少數類別擁有大量樣本,多數類別樣本稀缺。
處理類別不平衡資料的技術,從多數類別中隨機移除樣本,使各類別數量趨於平衡。