模型在遇到正负样本悬殊的时候会遇到什么样的问题，怎么解决？

回答思路

1. 指出类别不平衡导致模型偏向多数类的本质问题
2. 说明评价指标选择（如准确率失效，应关注召回率、F1、AUC）
3. 阐述数据层面解决方法如过采样、欠采样、SMOTE
4. 阐述算法层面方法如调整类权重、阈值移动、集成方法