解析机器学习中的类别不平衡问题：挑战与对策

摘要

在机器学习领域，类别不平衡是一个常见且重要的问题。当进行分类任务时，不同类别的样本数量存在显著差异，即某些类别的数据远多于其他类别。这种不平衡会导致模型偏向多数类，从而影响少数类的预测准确性。解决类别不平衡问题的方法包括重采样技术和成本敏感学习等。正确处理类别不平衡对于提高模型性能至关重要。

关键词

类别不平衡, 机器学习, 分类任务, 样本数量, 数据差异

一、类别不平衡的定义与影响

1.1 类别不平衡的概念及其在机器学习中的重要性

在当今的机器学习领域，类别不平衡问题犹如一颗隐匿于数据海洋中的暗礁，悄无声息地影响着模型的性能与可靠性。所谓类别不平衡，指的是在分类任务中，不同类别的样本数量存在显著差异，即某些类别的数据量远多于其他类别。这种现象在现实世界的数据集中极为常见，例如，在医疗诊断中，患病样本往往远少于健康样本；在金融欺诈检测中，欺诈交易的数量通常远远低于正常交易。

类别不平衡的重要性不容忽视。它不仅是一个技术难题，更是一个关乎模型公平性和准确性的关键因素。当数据集中的类别分布极不均衡时，传统的机器学习算法往往会倾向于多数类，导致少数类的预测准确性大幅下降。这不仅影响了模型的整体性能，还可能带来严重的实际后果。例如，在医疗领域，如果模型无法准确识别少数类（如罕见疾病），可能会延误患者的治疗时机；在金融领域，未能有效检测到少数类（如欺诈行为），可能导致巨大的经济损失。

为了更好地理解类别不平衡的影响，我们可以从以下几个方面进行探讨：

1. 数据分布的极端性：在某些极端情况下，类别不平衡的比例可能达到1:100甚至更高。这意味着在一个包含10,000个样本的数据集中，少数类的样本数量可能仅有100个。这种极端的不平衡使得模型难以从少数类中学习到有效的特征，从而导致其对少数类的预测能力大打折扣。
2. 模型的偏见：大多数机器学习算法在训练过程中会根据数据的频率来调整权重。当数据集中某一类别的样本数量远超其他类别时，模型会自然地偏向于多数类，认为多数类的样本更具有代表性。这种偏见会导致模型在处理少数类时表现不佳，进而影响整体的分类效果。
3. 实际应用中的挑战：类别不平衡问题不仅仅是一个理论上的难题，它在实际应用中也带来了诸多挑战。例如，在安全监控系统中，异常行为（少数类）的检测至关重要，但这些行为的发生频率极低，使得模型难以有效地捕捉和识别。因此，如何在类别不平衡的情况下保持模型的高精度和高召回率，成为了许多应用场景中的核心问题。

综上所述，类别不平衡问题不仅是机器学习领域的一个重要议题，更是影响模型性能和实际应用效果的关键因素。正确理解和处理这一问题，对于提升模型的可靠性和公平性具有重要意义。

1.2 类别不平衡对模型性能的影响分析

类别不平衡对模型性能的影响是深远且复杂的。首先，我们可以通过一个具体的例子来直观地理解这一点。假设我们正在构建一个用于信用卡欺诈检测的分类模型。在这个数据集中，正常交易（多数类）占据了99%的比例，而欺诈交易（少数类）仅占1%。如果我们直接使用传统的机器学习算法（如逻辑回归或决策树）进行训练，模型很可能会表现出以下几种典型问题：

1. 高准确率的误导性：由于多数类样本数量远超少数类，模型可能会将几乎所有样本都预测为多数类，从而获得非常高的准确率。例如，在上述信用卡欺诈检测的例子中，即使模型将所有交易都预测为正常交易，其准确率也能达到99%。然而，这样的模型显然毫无实际价值，因为它完全忽略了少数类的存在。
2. 低召回率和F1分数：尽管模型的准确率很高，但其对少数类的召回率却极低。这意味着模型未能有效识别出绝大多数的欺诈交易。此外，F1分数（综合考虑精确率和召回率的指标）也会因此受到严重影响，反映出模型在处理类别不平衡问题时的不足。
3. 过拟合与欠拟合的风险：类别不平衡还会增加模型过拟合或欠拟合的风险。当数据集中某一类别的样本数量极少时，模型可能会过度拟合这些少数类样本，导致其在新数据上的泛化能力较差。相反，如果模型过于关注多数类，可能会忽略少数类的特征，从而导致欠拟合问题。

为了更深入地分析类别不平衡对模型性能的影响，我们可以引入一些常用的评估指标。除了准确率、召回率和F1分数外，AUC-ROC曲线（受试者工作特征曲线下的面积）也是一个重要的参考指标。AUC-ROC曲线能够全面反映模型在不同阈值下的分类性能，尤其适用于类别不平衡的情况。通过观察AUC-ROC曲线，我们可以更清晰地了解模型在处理少数类时的表现。

此外，类别不平衡还会对模型的训练过程产生影响。在训练阶段，由于少数类样本数量较少，模型可能难以从这些样本中提取足够的信息，导致其对少数类的特征学习不够充分。这不仅会影响模型的最终性能，还可能延长训练时间，增加计算资源的消耗。

总之，类别不平衡问题对模型性能的影响是多方面的，涵盖了从评估指标到训练过程的各个环节。如果不加以妥善处理，类别不平衡将严重削弱模型的分类能力和实际应用价值。因此，探索有效的解决方案以应对类别不平衡问题，成为了机器学习研究中的一个重要课题。

二、类别不平衡的类型与影响机制

2.1 类别不平衡的常见类型与评估方法

在机器学习领域，类别不平衡问题的表现形式多种多样，每种类型都对模型性能产生不同的影响。为了更好地理解和应对这一问题，我们需要首先明确类别不平衡的常见类型，并掌握相应的评估方法。

2.1.1 类别不平衡的常见类型

类别不平衡主要可以分为以下几种常见类型：

1. 二元分类中的极端不平衡：这是最常见的情况之一，特别是在二元分类任务中。例如，在信用卡欺诈检测中，正常交易（多数类）和欺诈交易（少数类）的比例可能达到99:1甚至更高。这种极端的不平衡使得模型难以从少数类中学习到有效的特征，从而导致其对少数类的预测能力大打折扣。
2. 多类分类中的不平衡：在多类分类任务中，类别不平衡问题同样存在。例如，在图像识别任务中，某些类别的样本数量可能远超其他类别。假设在一个包含10个类别的数据集中，某一类别的样本数量占总样本数的70%，而其他类别的样本数量仅占30%。这种不平衡会导致模型在处理少数类时表现不佳，进而影响整体的分类效果。
3. 时间序列数据中的不平衡：在时间序列数据中，类别不平衡问题也十分常见。例如，在股票市场预测中，上涨和下跌的天数可能存在显著差异。如果模型无法有效处理这种不平衡，可能会导致其对未来趋势的预测出现偏差。

2.1.2 类别不平衡的评估方法

为了准确评估类别不平衡对模型性能的影响，我们需要引入一些常用的评估指标。这些指标不仅能够帮助我们衡量模型的整体性能，还能揭示其在处理少数类时的具体表现。

1. 混淆矩阵：混淆矩阵是评估分类模型性能的基础工具。它通过展示模型在不同类别上的预测结果，帮助我们直观地了解模型的分类效果。对于类别不平衡问题，我们特别关注少数类的召回率和精确率。例如，在信用卡欺诈检测中，即使模型的总体准确率很高，但如果其对欺诈交易的召回率极低，那么该模型的实际应用价值将大打折扣。
2. F1分数：F1分数是综合考虑精确率和召回率的指标，尤其适用于类别不平衡的情况。它通过计算精确率和召回率的调和平均值，提供了一个更为全面的评估标准。例如，在医疗诊断中，F1分数可以帮助我们评估模型在识别罕见疾病方面的表现，确保其既能准确识别少数类，又能避免误报。
3. AUC-ROC曲线：AUC-ROC曲线（受试者工作特征曲线下的面积）是另一个重要的评估指标。它通过绘制不同阈值下的真阳性率和假阳性率，全面反映模型在不同情况下的分类性能。AUC值越接近1，表示模型的分类能力越强。对于类别不平衡问题，AUC-ROC曲线能够帮助我们更清晰地了解模型在处理少数类时的表现，确保其在实际应用中的可靠性。
4. PR曲线：PR曲线（Precision-Recall曲线）是另一种常用的评估方法，尤其适用于类别不平衡的情况。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率，帮助我们更细致地评估模型在处理少数类时的表现。PR曲线下的面积（AUC-PR）能够更准确地反映模型在类别不平衡情况下的分类能力。

总之，类别不平衡问题的评估需要结合多种指标进行综合分析。通过使用混淆矩阵、F1分数、AUC-ROC曲线和PR曲线等工具，我们可以更全面地了解模型在处理类别不平衡时的表现，从而为后续的优化提供依据。

2.2 类别不平衡的成因与后果

类别不平衡问题并非偶然现象，而是由多种因素共同作用的结果。理解其成因有助于我们更好地应对这一挑战，同时也能让我们更加重视其带来的严重后果。

2.2.1 类别不平衡的成因

类别不平衡问题的成因可以从以下几个方面进行探讨：

1. 数据采集过程中的偏差：在现实世界中，数据采集的过程往往存在偏差。例如，在医疗诊断中，患病样本的数量通常远少于健康样本，因为患病人群相对较少。这种数据采集过程中的偏差直接导致了类别不平衡问题的产生。此外，在金融领域，欺诈交易的发生频率极低，这也使得相关数据集呈现出明显的类别不平衡现象。
2. 自然分布的不均衡：某些类别的事件本身在自然界中就较为稀少。例如，在野生动物保护中，濒危物种的数量远远少于普通物种。这种自然分布的不均衡使得我们在构建相关模型时面临类别不平衡的挑战。类似地，在网络安全领域，恶意攻击行为的发生频率远低于正常网络活动，这同样导致了数据集的类别不平衡。
3. 数据预处理不当：在数据预处理阶段，如果未能充分考虑到类别不平衡问题，可能会进一步加剧这一现象。例如，在数据清洗过程中，如果简单地删除了部分少数类样本，或者在特征选择时忽略了少数类的特征，都会导致最终的数据集更加不平衡。因此，合理的数据预处理是解决类别不平衡问题的重要一环。

2.2.2 类别不平衡的后果

类别不平衡问题不仅是一个技术难题，更会对模型的性能和实际应用带来严重的后果。

1. 模型偏见与不公平性：当数据集中某一类别的样本数量远超其他类别时，模型会自然地偏向于多数类，认为多数类的样本更具有代表性。这种偏见会导致模型在处理少数类时表现不佳，进而影响整体的分类效果。例如，在司法系统中，如果模型无法公平地对待少数群体，可能会导致判决结果的不公平，引发社会争议。
2. 实际应用中的风险：类别不平衡问题在实际应用中带来了诸多风险。例如，在医疗领域，如果模型无法准确识别少数类（如罕见疾病），可能会延误患者的治疗时机；在金融领域，未能有效检测到少数类（如欺诈行为），可能导致巨大的经济损失。因此，如何在类别不平衡的情况下保持模型的高精度和高召回率，成为了许多应用场景中的核心问题。
3. 资源浪费与效率低下：类别不平衡问题还可能导致资源浪费和效率低下。例如，在训练阶段，由于少数类样本数量较少，模型可能难以从这些样本中提取足够的信息，导致其对少数类的特征学习不够充分。这不仅会影响模型的最终性能，还可能延长训练时间，增加计算资源的消耗。

综上所述，类别不平衡问题的成因复杂多样，其后果也十分严重。正确理解和处理这一问题，对于提升模型的可靠性和公平性具有重要意义。通过深入分析类别不平衡的成因与后果，我们可以为后续的解决方案提供有力支持，确保模型在实际应用中发挥最佳性能。

三、类别不平衡的解决策略

3.1 重采样方法在类别不平衡中的应用

在面对类别不平衡问题时，重采样方法是一种直观且有效的解决方案。通过调整数据集中不同类别的样本数量，重采样方法旨在平衡各类别之间的比例，从而提高模型对少数类的预测能力。具体来说，重采样方法可以分为两种主要类型：过采样（Oversampling）和欠采样（Undersampling）。

过采样（Oversampling）

过采样是指通过增加少数类样本的数量来平衡数据集。最简单的过采样方法是复制少数类样本，但这可能会导致模型过拟合，因为相同的样本被多次使用。为了解决这一问题，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法应运而生。SMOTE通过在特征空间中合成新的少数类样本，使得模型能够学习到更多样化的特征。例如，在一个包含10,000个样本的数据集中，如果少数类仅有100个样本，SMOTE可以通过插值生成额外的900个合成样本，从而使少数类样本数量达到1,000个。这种方法不仅增加了数据量，还避免了简单复制带来的过拟合风险。

欠采样（Undersampling）

与过采样相反，欠采样则是通过减少多数类样本的数量来实现数据集的平衡。随机欠采样是最常见的方法之一，它随机删除部分多数类样本，以使两类样本数量接近。然而，随机欠采样可能会丢失重要的信息，特别是当多数类中存在关键特征时。为了克服这一缺点，近邻清理规则（Neighbourhood Cleaning Rule, NCR）等高级欠采样技术被提出。NCR通过识别并移除噪声样本和边界样本，保留了多数类中的核心样本，从而在减少样本数量的同时保持了数据的质量。

重采样方法虽然简单易行，但也存在一定的局限性。例如，过采样可能导致模型过拟合，而欠采样则可能丢失重要信息。因此，在实际应用中，通常需要结合其他技术，如集成学习或惩罚权重方法，以进一步提升模型性能。此外，选择合适的重采样策略也至关重要，需根据具体应用场景和数据特点进行权衡。

3.2 惩罚权重方法对类别不平衡的处理

惩罚权重方法是另一种有效应对类别不平衡问题的技术。该方法通过对不同类别的误分类成本进行加权，使得模型在训练过程中更加关注少数类。具体来说，惩罚权重方法通过调整损失函数中的权重参数，使得模型在处理少数类时付出更高的代价，从而提高其对少数类的敏感度。

成本敏感学习（Cost-Sensitive Learning）

成本敏感学习是惩罚权重方法的核心思想。在传统的机器学习算法中，所有类别的误分类成本被视为相等，这在类别不平衡的情况下显然是不合理的。例如，在信用卡欺诈检测中，将正常交易误判为欺诈（假阳性）的成本相对较低，但将欺诈交易误判为正常交易（假阴性）的成本却非常高。因此，引入成本敏感学习，可以根据不同类别的误分类成本设置不同的权重。假设我们将正常交易的误分类成本设为1，而将欺诈交易的误分类成本设为100，那么模型在训练过程中会更加重视对欺诈交易的正确分类，从而提高其召回率。

自适应权重调整

除了静态设定权重外，自适应权重调整也是一种常用的方法。自适应权重调整根据训练过程中的表现动态调整不同类别的权重。例如，在每一轮迭代中，如果模型对少数类的预测效果较差，可以适当增加少数类的权重；反之，则减少权重。这种动态调整机制使得模型能够在训练过程中不断优化，逐步提高对少数类的预测能力。研究表明，自适应权重调整不仅能提高模型的准确性，还能增强其鲁棒性和泛化能力。

惩罚权重方法的优势在于其灵活性和可解释性。通过合理设置权重，可以在不影响模型整体结构的前提下，显著改善其对少数类的预测效果。然而，权重的选择和调整需要基于具体应用场景和数据特点进行细致分析，以确保模型在处理类别不平衡问题时达到最佳性能。

3.3 集成学习方法在类别不平衡中的优势

集成学习方法通过组合多个弱分类器，形成一个更强的分类器，从而有效应对类别不平衡问题。与单一模型相比，集成学习方法能够更好地捕捉数据中的复杂模式，提高模型的稳定性和泛化能力。在类别不平衡的情况下，集成学习方法展现出独特的优势，具体体现在以下几个方面：

袋装法（Bagging）

袋装法（Bootstrap Aggregating，简称Bagging）是一种经典的集成学习方法。它通过从原始数据集中有放回地抽取多个子集，分别训练多个基分类器，最后通过投票或平均的方式得出最终结果。对于类别不平衡问题，Bagging的一个重要改进是平衡袋装法（Balanced Bagging）。平衡袋装法在每次抽样时，确保每个子集中各类别的样本数量大致相等，从而避免了因数据不平衡而导致的模型偏见。例如，在一个包含10,000个样本的数据集中，如果少数类仅有100个样本，平衡袋装法可以通过重采样使得每个子集中少数类样本数量达到一定比例，从而提高模型对少数类的预测能力。

提升法（Boosting）

提升法（Boosting）是另一种常用的集成学习方法。与Bagging不同，Boosting通过依次训练多个基分类器，并在每一轮迭代中赋予错误分类样本更高的权重，使得后续分类器更加关注这些样本。AdaBoost（Adaptive Boosting）是最早提出的提升法之一，它通过调整样本权重，使得模型在训练过程中逐渐聚焦于难分类的样本。对于类别不平衡问题，AdaBoost的一个重要改进是AdaCost。AdaCost通过引入成本敏感学习的思想，根据不同类别的误分类成本动态调整样本权重，从而提高模型对少数类的敏感度。研究表明，AdaCost在处理类别不平衡问题时表现出色，尤其适用于金融欺诈检测、医疗诊断等高风险领域。

叠加法（Stacking）

叠加法（Stacking）是一种更为复杂的集成学习方法。它通过将多个基分类器的输出作为新特征，训练一个元分类器（Meta-classifier），从而进一步提升模型的性能。对于类别不平衡问题，叠加法可以通过组合多种不同的基分类器，充分利用它们各自的优势，弥补单一模型的不足。例如，在一个包含10,000个样本的数据集中，如果少数类仅有100个样本，叠加法可以通过组合逻辑回归、决策树和支持向量机等多种基分类器，形成一个更强大的元分类器，从而提高模型对少数类的预测能力。

总之，集成学习方法通过组合多个弱分类器，形成了一个更强的分类器，从而有效应对类别不平衡问题。无论是袋装法、提升法还是叠加法，都在各自的领域展现了独特的优势。通过合理选择和应用集成学习方法，可以在处理类别不平衡问题时取得更好的效果，提升模型的可靠性和公平性。

四、类别不平衡的案例分析与发展趋势

4.1 实际案例分析：类别不平衡问题的应对

在机器学习的实际应用中，类别不平衡问题无处不在，给模型的性能和实际效果带来了诸多挑战。为了更好地理解如何应对这一问题，我们可以通过几个具体的应用场景进行深入探讨。这些案例不仅展示了类别不平衡问题的复杂性，还揭示了不同解决方案的有效性和局限性。

医疗诊断中的类别不平衡

医疗领域是类别不平衡问题最为典型的场景之一。以罕见疾病为例，患病样本的数量往往远少于健康样本。例如，在一个包含10,000个样本的数据集中，少数类（如某种罕见疾病）的样本数量可能仅有100个，比例仅为1%。这种极端的不平衡使得传统的机器学习算法难以从少数类中学习到有效的特征，从而导致其对少数类的预测能力大打折扣。

为了解决这一问题，研究人员采用了多种方法。首先，过采样技术如SMOTE被广泛应用。通过合成新的少数类样本，SMOTE不仅增加了数据量，还避免了简单复制带来的过拟合风险。其次，成本敏感学习也被引入，根据不同类别的误分类成本设置不同的权重。例如，将正常样本的误分类成本设为1，而将患病样本的误分类成本设为100，使得模型在训练过程中更加重视对患病样本的正确分类。研究表明，这种方法显著提高了模型对罕见疾病的识别率，减少了误诊的可能性。

然而，尽管这些方法取得了一定成效，但仍然存在一些局限性。例如，过采样可能导致模型过拟合，而成本敏感学习则需要精确设定权重参数，这在实际操作中并不容易实现。因此，未来的研究需要进一步探索更为高效且稳定的解决方案。

金融欺诈检测中的类别不平衡

金融领域同样面临着严重的类别不平衡问题。以信用卡欺诈检测为例，正常交易（多数类）占据了99%的比例，而欺诈交易（少数类）仅占1%。如果直接使用传统的机器学习算法进行训练，模型很可能会将几乎所有样本都预测为多数类，从而获得非常高的准确率，但实际上毫无实际价值。

为了解决这一问题，欠采样技术如近邻清理规则（NCR）被广泛采用。NCR通过识别并移除噪声样本和边界样本，保留了多数类中的核心样本，从而在减少样本数量的同时保持了数据的质量。此外，集成学习方法如AdaCost也被引入，通过引入成本敏感学习的思想，根据不同类别的误分类成本动态调整样本权重，从而提高模型对少数类的敏感度。研究表明，AdaCost在处理类别不平衡问题时表现出色，尤其适用于金融欺诈检测等高风险领域。

然而，尽管这些方法取得了一定成效，但在实际应用中仍面临一些挑战。例如，欠采样可能会丢失重要的信息，而集成学习方法则需要更多的计算资源和时间。因此，未来的研究需要进一步优化这些方法，以提高其效率和稳定性。

安全监控系统中的类别不平衡

安全监控系统是另一个典型的类别不平衡应用场景。例如，在异常行为检测中，正常行为（多数类）占据了绝大多数比例，而异常行为（少数类）的发生频率极低。如果模型无法有效捕捉和识别这些异常行为，可能会导致严重的安全隐患。

为了解决这一问题，研究人员采用了多种方法。首先，平衡袋装法（Balanced Bagging）被广泛应用。通过确保每个子集中各类别的样本数量大致相等，平衡袋装法避免了因数据不平衡而导致的模型偏见。其次，自适应权重调整也被引入，根据训练过程中的表现动态调整不同类别的权重，使得模型能够在训练过程中不断优化，逐步提高对少数类的预测能力。

然而，尽管这些方法取得了一定成效，但在实际应用中仍面临一些挑战。例如，平衡袋装法可能会增加计算资源的消耗，而自适应权重调整则需要精确设定权重参数，这在实际操作中并不容易实现。因此，未来的研究需要进一步探索更为高效且稳定的解决方案。

4.2 未来研究方向与挑战

类别不平衡问题是机器学习领域的一个重要议题，尽管现有的解决方案取得了一定成效，但仍有许多挑战亟待解决。未来的研究需要从多个角度出发，探索更为高效且稳定的解决方案，以提升模型的可靠性和公平性。

数据增强与生成模型

随着深度学习技术的发展，数据增强和生成模型成为了解决类别不平衡问题的新方向。通过生成对抗网络（GAN）等技术，可以合成更多样化的少数类样本，从而提高模型的学习能力。此外，迁移学习和多任务学习也为解决类别不平衡问题提供了新的思路。通过利用相关领域的知识和数据，可以在一定程度上缓解类别不平衡带来的影响。

自动化与智能化

自动化和智能化是未来研究的重要方向之一。通过引入自动机器学习（AutoML）和强化学习等技术，可以实现对类别不平衡问题的智能优化。例如，AutoML可以根据数据特点自动选择最优的重采样策略和惩罚权重方法，从而提高模型的性能。此外，强化学习可以通过动态调整模型参数，使其在训练过程中不断优化，逐步提高对少数类的预测能力。

多模态数据融合

多模态数据融合是另一个值得探索的方向。通过结合文本、图像、音频等多种类型的数据，可以更全面地捕捉少数类的特征，从而提高模型的预测能力。例如，在医疗诊断中，结合患者的病历、影像和基因数据，可以更准确地识别罕见疾病；在金融欺诈检测中，结合交易记录、用户行为和社交网络数据，可以更有效地检测欺诈行为。

总之，类别不平衡问题是机器学习领域的一个重要议题，尽管现有的解决方案取得了一定成效，但仍有许多挑战亟待解决。未来的研究需要从多个角度出发，探索更为高效且稳定的解决方案，以提升模型的可靠性和公平性。通过不断创新和发展，我们相信在未来能够更好地应对类别不平衡问题，推动机器学习技术在各个领域的广泛应用。

五、总结

类别不平衡问题是机器学习领域中一个常见且重要的挑战，尤其在医疗诊断、金融欺诈检测和安全监控系统等应用场景中表现得尤为突出。通过本文的探讨，我们了解到类别不平衡不仅影响模型的性能，还可能导致严重的实际后果。例如，在信用卡欺诈检测中，正常交易与欺诈交易的比例可能达到99:1，导致传统模型难以有效识别少数类样本。

为了解决这一问题，本文介绍了多种有效的应对策略，包括重采样方法（如SMOTE和NCR）、惩罚权重方法（如成本敏感学习和自适应权重调整）以及集成学习方法（如Bagging、Boosting和Stacking）。这些方法各有优劣，需根据具体应用场景和数据特点进行选择和优化。例如，SMOTE通过合成新的少数类样本，避免了简单复制带来的过拟合风险；AdaCost则通过动态调整样本权重，提高了模型对少数类的敏感度。

未来的研究方向将聚焦于数据增强与生成模型、自动化与智能化以及多模态数据融合等领域，以进一步提升模型的可靠性和公平性。通过不断创新和发展，我们相信能够更好地应对类别不平衡问题，推动机器学习技术在各个领域的广泛应用。