非均衡数据集的算法设计

非均衡数据集是指数据集中正类和负类的数量差别很大的情况。在这种情况下，一些传统的分类算法会受到影响，因为它们倾向于预测样本属于数量更多的类别。

为了解决这个问题，可以采用以下算法设计：

1.过采样（Oversampling）：通过增加少数类样本来平衡数据集。常见的过采样方法包括SMOTE和ADASYN等。

2.欠采样（Undersampling）：通过减少多数类样本来平衡数据集。常见的欠采样方法包括Cluster Centroids和Tomek Links等。

3.组合采样（Combination Sampling）：将过采样和欠采样结合起来。常见的组合采样方法包括SMOTEENN和SMOTETomek等。

4.类别权重（Class Weights）：在模型训练过程中，为少数类别分配更高的权重。可以使用不同的权重计算方法，例如平衡权重、对数权重和SVM权重等。

5.基于集成学习的方法（Ensemble-based Methods）：将多个分类器结合起来进行预测。这些方法包括Bagging、Boosting、Stacking等。