本文探讨了非参数分类中算法在处理类别不平衡时的性能限制，提出了多种欠采样和过采样方法，如CUSBoost和SMOTE-RUS-NC，以提高分类器在不平衡数据集上的表现。研究强调了样本采样技术的重要性，并指出访问组信息对模型选择的关键作用。