在分类问题中，如果负样本数量远多于正样本，你会如何解决类别不平衡问题？

回答思路

1. 指出类别不平衡带来的问题（模型偏向多数类）
2. 说明数据层面的重采样方法（欠采样、过采样、SMOTE）
3. 说明算法层面的方法（代价敏感学习、调整阈值）
4. 讨论评估指标的选择（如F1、AUC、PR曲线）
5. 结合例子说明方法适用场景与限制