不平衡数据的定义
不平衡数据是指在分类问题中，类别之间的分布不均匀的情况。在这种情况下，某些类别的样本数量远远少于其他类别，导致数据集中的类别分布不均衡。这种不均衡可能会对机器学习模型的训练和性能产生负面影响。例如，在二分类问题中，如果目标变量（如y）的取值1的占比远小于0，那么就构成了不平衡数据。
不平衡数据的问题在于，模型可能会倾向于预测数量较多的类别，从而导致对数量较少的类别（即少数类别）的学习不足。这可能会导致模型在预测少数类别时表现不佳，从而影响模型的泛化能力。因此，在处理不平衡数据时，一个重要的是确保模型能够有效地学习到少数类别的特征。
不平衡数据不仅限于少数类别，也可以存在于大数据分布不平衡和小数据分布不平衡两种情况。大数据分布不均衡意味着虽然总的数据量很大，但少数类别的样本数量仍然很少，导致特征分布的不平衡。小数据分布不均衡则是指整体数据规模小，且占据少量样本比例的分类数量也少，这也会导致特征分布的严重不平衡。
综上所述，不平衡数据是指在分类问题中，不同类别的样本数量存在显著差异的情况。这种不均衡可能会对机器学习模型的性能产生负面影响，因此在处理不平衡数据时，需要采取适当的方法来平衡类别之间的样本数量，以便模型能够更有效地学习到各个类别的特征。
