Несбалансированные наборы данных — это те, в которых количество выборок, принадлежащих одному классу, значительно больше, чем количество выборок, принадлежащих другому классу (классам). Это может быть проблемой при построении моделей машинного обучения, поскольку модель с большей вероятностью будет предсказывать класс с большим количеством выборок, что приведет к низкой производительности в классе меньшинства.