摘要
在机器学习建模过程中，不平衡的数据集可能导致模型训练的不准确性和不稳定性。为了解决这一问题，研究人员提出了多种数据平衡技术。本文将介绍在机器学习建模中常用的数据平衡技术，包括欠采样、过采样和集成方法，并探讨它们在不同应用场景中的应用。
引言
机器学习建模是基于大量数据进行模型训练的过程。然而，在现实世界中，许多问题的数据集往往不平衡，即其中某些类别的样本数量远远多于其他类别。这种数据不平衡可能导致模型对少数类别的预测效果较差，从而影响模型的准确性和稳定性。
为了解决数据不平衡问题，研究人员提出了多种数据平衡技术。本文将介绍三种常用的数据平衡技术：欠采样、过采样和集成方法。
欠采样
欠采样是减少多数类样本数量的一种方法。通过去除多数类样本来平衡数据集，使得不同类别的样本数量相近。常用的欠采样方法包括随机欠采样、聚类欠采样和
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