引言

在数据分析和机器学习任务中，经常会遇到类别不平衡（Class Imbalance）的情况，即某些类别的样本数量远远少于其他类别的样本数量。这种情况可能会导致模型在预测时出现偏差，因为模型更倾向于预测出现频率更高的类别。在SAS环境中，如何有效地处理数据不平衡成为了一个重要的问题。

数据不平衡的挑战

数据不平衡可能会导致以下问题：

1. 模型偏向性（Bias）： 模型更倾向 以色列电话号码 于预测占比较大的类别，而对占比较小的类别预测不准确。
2. 评估指标失真： 常用的评估指标（如准确率）可能无法准确反映模型性能，因为在数据不平衡的情况下，准确率可能会产生误导。

1. 泛化性能降低： 模型在处理不平衡数据 阿尔及利亚 WhatsApp 号码列表  时可能会学习到错误的模式，导致泛化性能下降。

应对策略

1. 采样技术

• 过采样（Over-sampling）： 增加少数类样本的数量，使得不同类别的