在数据科学中，不平衡的机器学习数据集并不奇怪。如果用于分类问题的数据集，如情绪分析、医学成像或其他与离散预测分析相关的问题，对于不同的类，其实例的数量是不相等的，那么这些机器学习数据集就是不平衡的。这意味着数据集中的类之间存在不平衡，因为属于每个类的实例数
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