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试算不平衡如何找原因
不平衡通常是由于模型没有正确捕获数据和真实该现象驱动的因素之间的关系所导致的，找出不平衡的原因通常包括：
一、选择不当的特征：特征通常会对决策树模型的表现有很大的影响，如果选择合理的特征可以帮助模型更好地捕获现象潜在的关联。
二、特征信息匮乏：模型所依赖的特征信息不足，通常会导致过拟合或拟合，从而导致结果不准确。
三、数据不平衡：数据分布的不均衡会导致模型的结果出乎意料，因此需要考虑使用数据均衡技术来解决模型的不平衡问题。
四、正则化不当：正则化旨在惩罚特征的过拟合，但是过度正则化会使模型受到过多的惩罚限制，从而导致预测结果不准确。
五、训练模型时参数设置不当：参数设置不当也可能导致模型不平衡，例如最大深度、最小叶子结点数量等，如果参数设置过大，模型可能会过拟合，反之亦然。
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