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不平衡分类问题的研究与应用的任务书
一、任务描述
不平衡分类问题是指在分类问题中，不同类别之间的样本数量差异很大，可能导致分类模型过度关注数量较多的类别，而忽略数量较少的类别。此类问题在现实中非常普遍，比如医疗诊断中的罕见病识别、欺诈检测、异常检测等场景中都存在不平衡分类问题。本任务的目标是深入研究不平衡分类问题，探索有效的算法和策略，解决该问题在实际应用中的挑战。
二、任务内容
1.了解不平衡分类问题的本质和背景。阅读相关文献，掌握不平衡分类问题的定义和特点，深刻理解其背景和应用场景。
2.研究不平衡分类问题的解决策略。探讨样本重采样、代价敏感学习、集成学习等常用的不平衡分类解决策略，包括其优缺点、适用场景、实现方法等方面。
3.实验比较不同的不平衡分类算法。选择常见的不平衡分类算法，比如SMOTE、AdaBoost、RandomForest等，对不同算法进行实验比较，定性和定量分析其效果，评估该问题的挑战。
4.考虑不同的应用场景和数据特点。不平衡分类问题的解决策略和算法适用性受到应用场景和数据特点的影响。探讨不同场景下的不平衡分类问题，比如金融领域的信用卡欺诈检测、医疗领域罕见病识别等，分析数据不平衡性、特征分布、数据标签等特点，并提出相应的解决方案。
5.实现并应用不平衡分类算法。针对实际应用场景中的不平衡分类问题，选择合适的算法和解决策略，开发实现针对该问题的算法模型，应用到实际场景中，评估算法的效果和性能。
三、评价指标
本任务将通过以下指标对模型的表现进行评估：
1.准确率（Accuracy）：分类正确的样本数占总样本数的比例。
2.精确率（Precision）：对于预测为正例的样本，分类正确的实例数占预测为正例的实例数的比例。
3.召回率（Recall）：对于所有真实正例样本，分类正确的实例数占真实正例样本数的比例。
4.查准率（F1-Score）：精确率和召回率的调和均值。
除此之外，还需考虑模型的可解释性、计算效率等方面的指标。
四、任务重点
1.对常见的不平衡分类问题进行研究，深刻理解问题的本质和背景，探索解决该问题的策略和方法。
2.选取常用的算法和解决策略，进行实验比较，审慎评估算法的性能和局限性。
3.针对不同的应用场景和数据特点，提出相应的解决方案，开发实现针对该问题的算法模型，并应用到实际场景中，评估其效果和性能。
五、任务成果
完成该任务后，需要提交以下成果：
1.一篇不少于12000字的任务报告，内容包括研究背景和问题定义、数据预处理、不平衡分类策略和算法分析、实验设计和结果分析、解决方案和实现、效果评估等方面。
2.一份对不平衡分类算法的综述文章，反映该领域的最新进展和研究趋势。
3.一个针对实际应用场景的不平衡分类算法模型，应用到实际场景中，呈现模型的效果和性能报告。
4.任务过程中所使用的代码、数据集、实验记录等相关资料，供后续研究者参考和借鉴。