不均衡数据集是指其中类别或标签的分布不均匀的数据集。当不同类别中的样本数量存在显著差异时，就会出现这种情况。
例如，有一个包含动物图像的数据集，任务是将图像分类为 “猫” 或 “狗”。如果数据集中猫的图像数量远远多于狗的图像数量，那么这个数据集就被认为是不均衡的。
在开发机器学习模型时，处理不均衡数据集可能颇具挑战性。不均衡的数据集可能会导致预测有偏差，模型性能也会不佳。这是因为模型更容易受到多数类别的影响，对少数类别的敏感度较低。例如，在前面提到的动物分类案例中，模型在预测 “猫” 时可能表现较好，但在预测 “狗” 时表现就会较差。
有多种方法可以解决不均衡数据集的问题。这些方法包括使用加权损失函数、对多数类别进行欠采样，以及对少数类别进行过采样。此外，使用专为不均衡数据集设计的评估指标（如 F1 分数或精确率 - 召回率曲线下的面积）来仔细评估模型的性能也至关重要。