摘要：本文的主要目的是从不同的角度来分析重采样策略在处理不平衡回归问题的效果，采用了不同的重采样策略和学习算法进行了广泛的实验研究，还使用了不同的不平衡回归任务的性能指标。本文的主要贡献如下：1. 根据回归模型、学习策略和指标提出了一种新的不平衡回归任务分类方法；2. 回顾了不平衡回归任务的主要策略；3. 进行了一项广泛的实验研究，比较了最先进的重新采样策略的性能及其对多种学习算法和新性能指标的影响；4. 分析了数据集特征对模型预测性能的影响。 阅读全文