该研究提出了一种新的框架，通过学习理论和浓度不等式解决传统解决方案的不足。该方法利用置信区间嵌入学习过程，以类依赖的方式理解不确定性，适应不同类别间的不平衡程度变化，提供稳健可靠的分类结果。实证结果显示，该框架为处理不平衡数据的分类任务提供了有希望的方向，为构建准确可信的模型提供了有价值的工具。