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多类类别不平衡学习研究任务书
任务书
任务名称：多类类别不平衡学习研究
任务描述：
在实际应用中，分类任务中不同类别的数据通常具有不平衡性，即不同类别的数据数量差别较大。例如，在垃圾邮件识别任务中，正常邮件和垃圾邮件的比例可能是1000:1，这种情况下，分类器容易将所有邮件都判定为正常邮件，从而导致识别准确率较低，用户体验不佳。因此，解决不平衡学习问题，提高分类器的性能具有重要意义。
本次任务的主题是多类别不平衡学习研究，要求针对具体的数据集进行研究，探究针对不平衡数据分类问题的解决方案，提高分类器在多类别不平衡数据上的性能。
任务需求：
1.熟悉多类别不平衡学习问题：了解不平衡问题的概念，理解其对分类器性能的影响，以及针对此问题的解决方案。
2.选择并探究数据集：选择一个多类别不平衡数据集，了解数据的基本情况，形成数据特征描述文档。
3.数据预处理：对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据归一化等。
4.模型选择与实现：选择不同的分类模型，并将其应用于不平衡数据分类任务，比较各模型的性能。
5.实验与结果分析：实验中需要记录各模型的性能，并对实验结果进行分析，提取结论。
6.撰写报告：根据实验结果撰写报告，对数据集、预处理方法、分类模型和结果进行详细描述，并结合理论分析提出改进方案。
任务分工：
1.组长：负责任务分配、进度管理、质量控制和报告撰写。
2.数据处理人员：负责数据集的选择、数据分析和预处理。
3.模型选择人员：负责不同分类模型的选择和实现，并在多次实验中记录模型的性能。
4.实验结果分析人员：负责对实验结果进行分析，提出合理的解释和改进方案。
任务计划：
本次任务总计时长为两个月，按照以下计划进行：
第1-2周：组长组织集体开会，确定任务目标和分工，分配任务。
第3-4周：数据处理人员选择数据集、进行数据预处理并形成数据特征描述文档。
第5-6周：模型选择人员根据数据特征不同选择合适的分类模型，并进行性能测试。
第7-8周：对比分类模型在不平衡数据上的表现，找出各模型的优缺点。
第9-10周：实验结果分析人员对模型性能进行统计分析，提取结论。
第11-12周：撰写报告，并进行质量检查和修改。
任务目标：
1.深入理解多类别不平衡学习问题，了解其解决方案。
2.掌握数据预处理和分类模型选择、实现技术。
3.独立完成一项科学实验，能够对实验结果进行分析、总结和归纳。
4.撰写规范、用语准确、结构合理的实验报告。
任务成果：
1.多类别不平衡数据集，数据预处理文档。
2.分类模型实现，并进行性能测试。
3.对不同分类模型性能的对比分析。
4.实验结果分析报告。