不平衡误差英文解释翻译、不平衡误差的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 unbalanced error

分词翻译：

不的英语翻译：

nay; no; non-; nope; not; without
【医】 a-; non-; un-

平衡误差的英语翻译：

【计】 balanced error

专业解析

在汉英词典视角下，“不平衡误差”（Imbalanced Error）主要指在分类问题中，由于数据集的类别分布显著不均（即某些类别的样本数量远多于其他类别），导致模型预测时产生的系统性偏差或错误。这种误差尤其体现在模型对少数类（样本量少的类别）的识别能力下降上。

核心概念解释：

定义与表现 (Definition & Manifestation)：
- 汉义聚焦： “不平衡”指数据中各类别样本数量差异悬殊；“误差”指模型预测结果与真实值之间的偏差。因此，“不平衡误差”特指因数据分布不均引发的预测偏差。
- 英义对应 (Imbalanced Error)： Refers to the prediction errors that arise specifically due to the imbalanced distribution of classes in a dataset. It manifests as poor performance (e.g., low recall, high false negative rate) on the minority class(es), even if overall accuracy might appear high.
误差成因与影响 (Cause & Impact)：
- 成因：大多数机器学习算法默认假设数据是平衡的，并以整体准确率最大化或整体误差最小化为目标。当数据不平衡时，模型容易被多数类“主导”，倾向于将样本预测为多数类，导致对少数类的漏检（False Negatives）显著增加。
- 影响：在关键应用场景（如欺诈检测、疾病诊断、故障预警）中，少数类往往是关注重点。不平衡误差导致模型对关键少数事件的识别失效，实用价值大打折扣。仅依赖整体准确率评估此类模型具有严重误导性。
相关度量 (Related Metrics)：评估不平衡误差需关注少数类性能：
- 召回率 (Recall/Sensitivity)：衡量模型正确识别出的少数类样本占所有真实少数类样本的比例。低召回率是少数类高漏检的直接体现。
- 精确率 (Precision)：衡量被模型预测为少数类的样本中，确实是少数类的比例。有时需权衡召回率与精确率。
- F1分数 (F1-Score)：召回率与精确率的调和平均，综合评估对少数类的识别能力。
- AUC-ROC (Area Under ROC Curve)：评估模型在不同阈值下区分各类别（尤其是少数类）的能力，对数据不平衡相对鲁棒。
- 混淆矩阵 (Confusion Matrix)：直观展示各类别的预测情况，尤其关注少数类的假阴性（False Negative）数量。
应对策略 (Mitigation Strategies)：降低不平衡误差的方法主要包括：
- 数据层面 (Data-level)：
  - 过采样 (Oversampling)：增加少数类样本的副本（如随机过采样）或生成合成样本（如SMOTE）。
  - 欠采样 (Undersampling)：减少多数类样本的数量（如随机欠采样）。
  - 混合采样 (Combined Sampling)：结合过采样和欠采样。
- 算法层面 (Algorithm-level)：
  - 代价敏感学习 (Cost-sensitive Learning)：赋予不同类别的样本不同的误分类代价（通常提高少数类误分的代价）。
  - 阈值调整 (Threshold Moving)：调整模型输出的决策阈值，偏向于更敏感地识别少数类。
  - 集成方法 (Ensemble Methods)：使用如EasyEnsemble、BalanceCascade等专门设计处理不平衡问题的集成算法。
- 评估指标选择 (Evaluation Metric Selection)：如前所述，避免依赖准确率，改用召回率、F1分数、AUC-ROC等。

“不平衡误差”是机器学习在类别不平衡数据集上应用时面临的核心挑战，表现为模型对少数类的识别能力严重不足。理解其成因、掌握针对性的评估指标（如召回率、F1分数）和缓解策略（如采样技术、代价敏感学习），对于构建在真实不均衡场景中有效的分类模型至关重要。

关于引用说明：由于当前未搜索到可直接、权威地定义“不平衡误差”且包含有效链接的汉英词典或相关网页资源，为确保信息的准确性和可靠性，本文的术语解释和论述主要基于机器学习领域广泛认可的核心概念和通用知识框架。建议读者参考标准的机器学习教材或权威学术文献（如Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop, or publications in journals like JMLR, IEEE TPAMI）获取更深入的理论阐述和应用案例。

网络扩展解释

基于搜索结果和常见术语理解，“不平衡误差”这一表述在不同领域可能有不同含义，以下是综合解释：

一、基本定义

误差（见、2、4）指测量、计算或判断中产生的偏差，由仪器精度、操作技术或环境因素等引起。
不平衡误差通常指在特定场景下，因系统或数据分布不均导致的误差差异。

二、常见应用场景

统计学与机器学习
在分类任务中，若数据类别分布严重不均（如正负样本比例悬殊），模型可能对多数类过拟合，而对少数类预测误差显著增大，形成“类别不平衡误差”（Class Imbalance Error）。
测量系统分析
当测量设备或流程对不同范围、类型的输入响应不一致时，可能产生非均匀分布的误差，例如传感器在高/低量程段的精度差异。

三、典型案例

医疗诊断：若训练数据中健康样本远多于患病样本，模型可能漏诊罕见病，导致对患病样本的误差率远高于健康样本。
工业生产：检测设备对高频缺陷（如99%良品率中的1%不良品）的识别误差可能因样本量差异而显著升高。

四、解决方法

数据层面：重采样（过采样少数类/欠采样多数类）。
算法层面：调整损失函数权重，赋予少数类更高惩罚项。
系统设计：分段校准测量设备，减少量程差异影响。

五、注意事项

当前搜索结果未直接提及“不平衡误差”，以上解释基于误差通用定义结合领域常识推导。如需更精准定义，建议补充具体应用场景（如电子工程、统计学等）。