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不平衡数据分类方法研究的任务书
一、任务背景
数据分类是数据挖掘中常见的任务之一，目的是在已知的样本数据集中训练出一个模型，用于对未知数据进行分类。然而，在现实生活中，很多分类问题中训练集中的正例和反例数量不均衡，即所谓的不平衡数据分类问题。例如，在金融欺诈检测中，被欺诈的例子很少，而非欺诈的例子却非常多，这就造成了正负样本分布不均衡的情况。
在不平衡数据分类问题中，传统的机器学习算法无法取得好的分类效果。因此，需要研究不平衡数据分类方法，以提高分类模型的精度和可靠性。本文的任务就是对不平衡数据分类方法进行研究。
二、任务目标
1.研究不平衡数据分类问题的本质特征，包括正负样本分布不均衡、分类模型的偏向等方面；
2.了解目前传统分类算法在不平衡数据分类中的问题，并分析原因；
3.研究经典的不平衡数据分类方法，包括过采样、欠采样、阈值移动等方法，并分析其优缺点、适用范围和算法实现；
4.探究深度学习在不平衡数据分类问题中的应用和效果，以及优化方法；
5.基于实验数据，评估以上方法的性能和适用性。
三、任务内容
1.收集、整理不平衡数据分类相关文献和数据集；
2.理论探究：研究不平衡数据分类问题的本质特征、传统分类算法在不平衡数据分类中的问题和原因；
3.方法研究：研究经典的不平衡数据分类方法，包括过采样、欠采样、阈值移动等方法，并分析其优缺点、适用范围和算法实现；
4.深度学习与不平衡数据分类：探究深度学习在不平衡数据分类问题中的应用和效果，以及优化方法；
5.实验评估：基于实验数据，评估以上方法的性能和适用性。
四、任务计划
第一周：
1.收集不平衡数据分类相关文献和数据集；
2.综述不平衡数据分类问题的本质特征、传统分类算法的问题和原因。
第二周：
1.研究过采样、欠采样、阈值移动等经典不平衡数据分类方法，并分析其优缺点、适用范围和算法实现；
2.初步实现以上方法。
第三周：
1.探究深度学习在不平衡数据分类中的应用和效果；
2.研究深度学习优化方法，并初步实现。
第四周：
1.基于实验数据，评估以上方法的性能和适用性；
2.分析实验结果。
第五周：
1.撰写论文初稿；
2.对论文进行修改和修改。
第六周：
1.提交最终论文；
2.准备答辩。
五、任务成果
完成本次研究后，我们将得到一份包含以下内容的研究报告：
1.综述不平衡数据分类问题的本质特征、传统分类算法的问题和原因；
2.研究经典的不平衡数据分类方法，包括过采样、欠采样、阈值移动等方法，并分析其优缺点、适用范围和算法实现；
3.探究深度学习在不平衡数据分类中的应用和效果，以及优化方法；
4.通过实验评估以上方法的性能和适用性；
5.讨论本研究的局限性、未来研究方向等。