“预测分析通过采用几种技术来处理不平衡数据集，这些技术旨在解决当数据集中一个类别显著超过另一个类别时出现的挑战。一个不平衡的数据集可能导致模型表现不佳，通常会偏向于大多数类别的预测，而忽视少数类别，而后者通常更加重要。为了应对这一问题，预测

开源项目通过社区合作、既定编码标准和健全的审查流程来管理代码质量。这些项目的核心是一个分布式模型，多个贡献者可以提出更改，通常称为拉取请求或合并请求。这种协作环境鼓励来自不同开发者的贡献，通过多样化的视角和专业知识来改进代码。每个贡献都经过

数据增强是一种用于增强训练数据集规模和多样性的技术，而无需收集新数据。它通过向模型展示训练数据中更宽范围的变异，帮助防止过拟合，从而防止模型仅学习噪声或不适用于新数据的特定模式。当模型在小数据集上训练时，它往往会记住训练示例而不是学习潜在模