机器学习中如何检测类别不平衡问题？检测出来后怎么解决？

首先，可以通过观察数据集中每个类别的样本数量来检测类别不平衡问题。如果某些类别的样本数量比其他类别少很多，那么就存在类别不平衡问题。

解决类别不平衡问题的方法有很多，以下是几种常用方法：

1. 重采样：通过增加少数类样本或减少多数类样本来使得各类别样本数量接近。

2. 改变损失函数：对于少数类样本给予更高的权重，例如使用 Focal Loss 等。

3. 合成新样本：通过合成新的少数类样本来增加少数类样本数量，例如使用 SMOTE 等。

4. 集成学习：使用多个模型组合预测结果，例如使用 Bagging、Boosting 等。

5. 数据增强：对于少数类样本进行随机裁剪、旋转、缩放等变换来增加样本数量。

以上这些方法可以单独使用，也可以结合使用来解决类别不平衡问题。