基于广义线性模型的失衡分类优化下采样

本研究聚焦于针对失衡分类模型的下采样技术，填补了优化策略的空白。提出了伪最大似然估计量，并研究了在日益失衡的数据集上其渐近正态性。研究发现，该估计量在统计准确性与计算效率之间实现了良好的平衡，且在实际应用中表现优于常见替代方案。