不平衡誤差英文解釋翻譯、不平衡誤差的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 unbalanced error

分詞翻譯：

不的英語翻譯：

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

平衡誤差的英語翻譯：

【計】 balanced error

專業解析

在漢英詞典視角下，“不平衡誤差”（Imbalanced Error）主要指在分類問題中，由于數據集的類别分布顯著不均（即某些類别的樣本數量遠多于其他類别），導緻模型預測時産生的系統性偏差或錯誤。這種誤差尤其體現在模型對少數類（樣本量少的類别）的識别能力下降上。

核心概念解釋：

定義與表現 (Definition & Manifestation)：
- 漢義聚焦： “不平衡”指數據中各類别樣本數量差異懸殊；“誤差”指模型預測結果與真實值之間的偏差。因此，“不平衡誤差”特指因數據分布不均引發的預測偏差。
- 英義對應 (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.
誤差成因與影響 (Cause & Impact)：
- 成因：大多數機器學習算法默認假設數據是平衡的，并以整體準确率最大化或整體誤差最小化為目标。當數據不平衡時，模型容易被多數類“主導”，傾向于将樣本預測為多數類，導緻對少數類的漏檢（False Negatives）顯著增加。
- 影響：在關鍵應用場景（如欺詐檢測、疾病診斷、故障預警）中，少數類往往是關注重點。不平衡誤差導緻模型對關鍵少數事件的識别失效，實用價值大打折扣。僅依賴整體準确率評估此類模型具有嚴重誤導性。
相關度量 (Related Metrics)：評估不平衡誤差需關注少數類性能：
- 召回率 (Recall/Sensitivity)：衡量模型正确識别出的少數類樣本占所有真實少數類樣本的比例。低召回率是少數類高漏檢的直接體現。
- 精确率 (Precision)：衡量被模型預測為少數類的樣本中，确實是少數類的比例。有時需權衡召回率與精确率。
- F1分數 (F1-Score)：召回率與精确率的調和平均，綜合評估對少數類的識别能力。
- AUC-ROC (Area Under ROC Curve)：評估模型在不同阈值下區分各類别（尤其是少數類）的能力，對數據不平衡相對魯棒。
- 混淆矩陣 (Confusion Matrix)：直觀展示各類别的預測情況，尤其關注少數類的假陰性（False Negative）數量。
應對策略 (Mitigation Strategies)：降低不平衡誤差的方法主要包括：
- 數據層面 (Data-level)：
  - 過采樣 (Oversampling)：增加少數類樣本的副本（如隨機過采樣）或生成合成樣本（如SMOTE）。
  - 欠采樣 (Undersampling)：減少多數類樣本的數量（如隨機欠采樣）。
  - 混合采樣 (Combined Sampling)：結合過采樣和欠采樣。
- 算法層面 (Algorithm-level)：
  - 代價敏感學習 (Cost-sensitive Learning)：賦予不同類别的樣本不同的誤分類代價（通常提高少數類誤分的代價）。
  - 阈值調整 (Threshold Moving)：調整模型輸出的決策阈值，偏向于更敏感地識别少數類。
  - 集成方法 (Ensemble Methods)：使用如EasyEnsemble、BalanceCascade等專門設計處理不平衡問題的集成算法。
- 評估指标選擇 (Evaluation Metric Selection)：如前所述，避免依賴準确率，改用召回率、F1分數、AUC-ROC等。

“不平衡誤差”是機器學習在類别不平衡數據集上應用時面臨的核心挑戰，表現為模型對少數類的識别能力嚴重不足。理解其成因、掌握針對性的評估指标（如召回率、F1分數）和緩解策略（如采樣技術、代價敏感學習），對于構建在真實不均衡場景中有效的分類模型至關重要。

關于引用說明：由于當前未搜索到可直接、權威地定義“不平衡誤差”且包含有效鍊接的漢英詞典或相關網頁資源，為确保信息的準确性和可靠性，本文的術語解釋和論述主要基于機器學習領域廣泛認可的核心概念和通用知識框架。建議讀者參考标準的機器學習教材或權威學術文獻（如Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher M. Bishop, or publications in journals like JMLR, IEEE TPAMI）獲取更深入的理論闡述和應用案例。

網絡擴展解釋

基于搜索結果和常見術語理解，“不平衡誤差”這一表述在不同領域可能有不同含義，以下是綜合解釋：

一、基本定義

誤差（見、2、4）指測量、計算或判斷中産生的偏差，由儀器精度、操作技術或環境因素等引起。
不平衡誤差通常指在特定場景下，因系統或數據分布不均導緻的誤差差異。

二、常見應用場景

統計學與機器學習
在分類任務中，若數據類别分布嚴重不均（如正負樣本比例懸殊），模型可能對多數類過拟合，而對少數類預測誤差顯著增大，形成“類别不平衡誤差”（Class Imbalance Error）。
測量系統分析
當測量設備或流程對不同範圍、類型的輸入響應不一緻時，可能産生非均勻分布的誤差，例如傳感器在高/低量程段的精度差異。

三、典型案例

醫療診斷：若訓練數據中健康樣本遠多于患病樣本，模型可能漏診罕見病，導緻對患病樣本的誤差率遠高于健康樣本。
工業生産：檢測設備對高頻缺陷（如99%良品率中的1%不良品）的識别誤差可能因樣本量差異而顯著升高。

四、解決方法

數據層面：重采樣（過采樣少數類/欠采樣多數類）。
算法層面：調整損失函數權重，賦予少數類更高懲罰項。
系統設計：分段校準測量設備，減少量程差異影響。

五、注意事項

當前搜索結果未直接提及“不平衡誤差”，以上解釋基于誤差通用定義結合領域常識推導。如需更精準定義，建議補充具體應用場景（如電子工程、統計學等）。