人工智能面试题更新 2026-08-05
机器学习中类别不均衡问题如何处理？请从数据角度和模型角度分别说明，并列举哪些ML模型可以直接用于处理类别不均衡。
金山WPS人工智能问题拆解技术原理方案权衡
考察说明
考察对类别不均衡问题的系统性处理能力，涵盖数据采样、算法改进及适用模型
回答思路
- 数据角度说明过采样、欠采样、SMOTE及其变体
- 模型角度说明代价敏感学习、阈值调整、集成方法
- 列举直接支持类别不均衡的模型如XGBoost、LightGBM、随机森林等
- 说明评估指标选择如PR曲线、F1分数等
本题附完整参考答案与评分标准
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