本文探讨了机器学习中数据不平衡问题的解决方案，重点介绍了SMOTE、ADASYN和Focal Loss三种方法。SMOTE通过线性插值生成合成样本扩充少数类，ADASYN则自适应地对边界样本进行重点扩充。Focal Loss通过修改损失函数，使模型聚焦于难以分类的样本。文章通过信用卡欺诈检测、医疗影像分析等案例展示了这些技术的实际应用效果，并指出在大模型时代，结合LLM的智能数据增强可提供新思路。

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