文章讨论机器学习中的类别不平衡问题及欠采样技术。数据不平衡会使模型偏向多数类，导致欺诈检测、疾病诊断等场景漏判。作者以SVM为例说明分布越均衡分类越准，并介绍imbalanced-learn库中的NearMiss（三种版本）、压缩最近邻（CNN）和Tomek Links等欠采样方法，通过减少多数类样本改善模型性能与公平性。