awesome-imbalanced-learning
awesome-imbalanced-learning 是一个专注于解决机器学习中“类别不平衡”或“长尾分布”问题的精选资源库。在现实世界的分类任务中，数据往往分布不均，例如欺诈检测、罕见病预测等场景，少数类样本极少而多数类样本极多。若直接训练模型，往往会导致预测偏差和性能下降。该项目旨在帮助开发者和研究人员从这些不平衡数据中学习出更公正、准确的模型。
它系统地整理了该领域的高质量学术论文、开源代码、主流框架及工具库。内容按编程语言和研究方向进行了清晰分类，并严格筛选那些具有高影响力或发表于顶级会议期刊的成果。除了提供文献指引，项目还特别推荐了如 imbalanced-ensemble 等实用的 Python 工具箱，方便用户快速上手实践。
无论是正在攻克长尾难题的算法研究员，还是需要处理非均衡数据的工程开发者，都能在这里找到前沿的理论支持和现成的解决方案。作为一个持续更新的社区驱动项目，awesome-imbalanced-learning 致力于成为连接理论与实践的桥梁，让处理复杂数据分布变得更加高效简单。
使用场景
某金融科技公司风控团队正致力于构建信用卡欺诈检测模型，面对的是典型的极度不平衡数据场景（欺诈交易仅占万分之五）。
没有 awesome-imbalanced-learning 时
- 盲目试错成本高：工程师需在海量论文中手动筛选适合长尾分布的算法，耗时数周仍难以确定最优技术路线。
- 复现代码困难：找到的开源代码往往依赖混乱或缺乏文档，导致复现经典不平衡学习算法（如重采样、代价敏感学习）失败率高。
- 模型性能瓶颈：直接套用常规分类器导致模型严重偏向多数类，欺诈召回率极低，大量风险交易被漏判。
- 缺乏系统框架：团队只能零散拼凑数据处理与训练脚本，无法系统化对比不同不平衡学习策略的效果。
使用 awesome-imbalanced-learning 后
- 精准定位方案：直接查阅按领域整理的顶会论文列表，快速锁定适用于金融欺诈场景的 SOTA 算法（如集成学习方法）。
- 高效落地实践：利用收录的高质量代码库及官方推荐的
imbalanced-ensemble工具包，几天内即可完成复杂算法的部署与调优。 - 显著提升指标：应用成熟的不平衡学习策略后，模型在保持低误报率的同时，将欺诈交易召回率提升了 40%。
- 体系化研发流程：基于清晰的框架分类，团队建立了从数据重采样到损失函数优化的标准化实验流水线，加速迭代。
awesome-imbalanced-learning 将原本需要数月摸索的长尾学习难题，转化为可快速复用的高效工程实践，让模型在极端不平衡数据下依然精准可靠。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
精选的不平衡学习论文、代码和库
语言: [英语] [中文]
**类别不平衡（也称为长尾问题）**是指在分类问题中，各类别样本数量不均衡的现象，这在实际应用中非常常见。例如，欺诈检测、罕见药物不良反应预测以及基因家族预测等场景。如果未能有效处理类别不平衡问题，许多分类算法的预测性能往往会变得不准确且下降。不平衡学习旨在解决类别不平衡问题，从而从不平衡数据中学习到一个无偏的模型。
受awesome-machine-learning的启发，在本仓库中：
- 框架和库按编程语言分类。
- 研究论文按研究领域分类。
注意：
- ⭐ 如果您喜欢这个项目，请留下一个星标！ ⭐
- 贡献者将出现在贡献者✨名单中！
- 该领域的研究论文众多，因此本列表并不打算涵盖所有内容。
- 我们的目标是仅保留那些具有良好影响力或已在知名顶级会议/期刊上发表的“优秀”作品。
最新动态：
- 更新了图学习部分。
- 新增了一个包imbalanced-ensemble [Github][文档]。
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 不平衡集成 [Python库] 
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 机器学习 [Awesome] 
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 自步集成 [ICDE] 
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 元采样器 [NeurIPS] 
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目录
1. 框架与库
1.1 Python
imbalanced-ensemble [Github][文档][图库][论文]
注意: 使用 Python 编写，易于使用。
imbalanced-ensemble是一个用于在类别不平衡数据上快速实现和部署 集成学习算法 的 Python 工具箱。其特点包括：- (i) 统一且易于使用的 API、详细的 文档 和 示例。
- (ii) 开箱即用，支持多分类不平衡学习。
- (iii) 在可能的情况下，通过 joblib 进行并行化以优化性能。
- (iv) 强大的可定制交互式训练日志记录和可视化工具。
- (v) 与其他流行包（如 scikit-learn 和 imbalanced-learn）完全兼容。
- 目前（v0.1.4），它包含了超过 15 种基于 重采样 和 代价敏感学习 的集成算法（例如，SMOTEBoost/Bagging、RUSBoost/Bagging、AdaCost、EasyEnsemble、BalanceCascade、SelfPacedEnsemble 等）。
imbalanced-learn [Github][文档][论文]
注意: 使用 Python 编写，易于使用。
imbalanced-learn是一个提供多种 重采样 技术的 Python 包，这些技术常用于类间不平衡严重的数据集中。它与 scikit-learn 兼容，并且是 scikit-learn-contrib 项目的一部分。- 当前（v0.8.0），它包含 21 种不同的重采样技术，包括过采样、欠采样以及混合方法（例如，SMOTE、ADASYN、TomekLinks、NearMiss、OneSideSelection、SMOTETomek 等）。
- 该包还提供了许多实用工具，例如用于 Keras/TensorFlow 的 批处理生成器，详情请参阅 API 参考。
smote_variants [文档][Github] - 一个包含 85 种少数类 过采样 技术的集合，适用于多分类过采样和模型选择功能（全部用 Python 编写，也支持 R 和 Julia）。
1.2 R
- smote_variants [文档][Github] - 一个集合了 85 种少数类 过采样 技术的库，适用于不平衡学习中的多分类过采样和模型选择功能（全部用 Python 编写，同时也支持 R 和 Julia）。
- caret [文档][Github] - 包含随机欠采样/过采样的实现。
- ROSE [文档] - 包含 ROSE（随机过采样示例）的实现。
- DMwR [文档] - 包含 SMOTE（合成少数类过采样技术）的实现。
1.3 Java
KEEL [Github][论文] - KEEL 提供一个基于数据流的简单 GUI，用于设计包含不同数据集和计算智能算法的实验（特别关注进化算法），以评估算法的行为。该工具包含了多种广泛使用的不平衡学习技术，如（进化）过采样/欠采样、代价敏感学习、算法改进以及集成学习方法。
注意： 内置了种类繁多的经典分类、回归和预处理算法。
1.4 Scala
- undersampling [文档][Github] - 一个用于不平衡分类中欠采样及其集成变体的 Scala 库。
1.5 Julia
- smote_variants [文档][Github] - 一个包含 85 种少数类过采样技术的集合，适用于多分类过采样，并具备模型选择功能（全部用 Python 编写，同时也支持 R 和 Julia）。
2. 研究论文
2.1 综述
从不平衡数据中学习（IEEE TKDE，2009 年，6000+ 引用）[论文]
- 高被引的经典综述论文。系统地回顾了该领域在 2009 年时流行的解决方案、评估指标以及未来研究中的挑战性问题。
从不平衡数据中学习：开放性挑战与未来方向（2016 年，900+ 引用）[论文]
- 本文重点关注不平衡学习中的开放性问题与挑战，例如极端类别不平衡、在线/流式学习中的不平衡、多分类不平衡学习以及半监督/无监督不平衡学习。
从类别不平衡数据中学习：方法与应用的综述（2017 年，900+ 引用）[论文]
- 这是一篇关于不平衡学习方法与应用的最新且详尽的综述，共纳入了 527 篇文献。文中提供了对现有方法的多个详细分类体系，并探讨了该研究领域的最新趋势。
2.2 集成学习
2.2.1 通用集成
自步集成（ICDE 2020，20+次引用）[论文][代码][幻灯片][知乎][PyPI]
注： 一种性能卓越且计算效率高的多功能解决方案。
MESA：利用元采样器提升不平衡数据集上的集成学习（NeurIPS 2020）[论文][代码][视频][知乎]
注： 直接从数据中学习最优的采样策略。
面向类别不平衡学习的探索性欠采样（IEEE Trans. on SMC, 2008，1300+次引用）[论文]
注： 简单但有效的解决方案。
集成对长尾数据的影响（Neurips 2023 Heavy Tails Workshop）[论文]
注： 在不平衡数据集上，增加更多的（>10个）集成成员会持续提升性能。 根据集成的多样性和依赖关系，logit和概率集成在不平衡数据集上存在差异。
- Logit与概率集成 [代码]
2.2.2 基于Boosting
- AdaBoost（1995年，18700+次引用）[论文][代码] - 基于C4.5的自适应提升
- DataBoost（2004年，570+次引用）[论文] - 针对不平衡数据的数据生成提升
- SMOTEBoost（2003年，1100+次引用）[论文][代码] - 合成少数类过采样技术提升
- MSMOTEBoost（2011年，1300+次引用）[论文] - 改进的合成少数类过采样技术提升
- RAMOBoost（2010年，140+次引用）[论文] [代码] - 提升中的排序少数类过采样
- RUSBoost（2009年，850+次引用）[论文] [代码] - 随机欠采样提升
- AdaBoostNC（2012年，350+次引用）[论文] - 带有负相关学习的自适应提升
- EUSBoost（2013年，210+次引用）[论文] - 提升中的进化式欠采样
2.2.3 基于Bagging
利用集成模型对不平衡数据集进行多样性分析（2009年，400+次引用）[论文]
2.2.4 代价敏感集成
- AdaCost（ICML 1999，800+次引用）[论文][代码] - 基于误分类代价的提升
- AdaUBoost（NIPS 1999，100+次引用）[论文][代码] - 使用不等损失函数的AdaBoost
- AsymBoost（NIPS 2001，700+次引用）[论文][代码] - 非对称AdaBoost与检测器级联
2.3 数据重采样
2.3.1 过采样
- ROS [代码] - 随机过采样
- SMOTE（2002年，9800+次引用）[论文][代码] - 合成少数类过采样技术
- Borderline-SMOTE（2005年，1400+次引用）[论文][代码] - 边界合成少数类过采样技术
- ADASYN（2008年，1100+次引用）[论文][代码] - 自适应合成采样
- SPIDER（2008年，150+次引用）[论文][代码（Java）] - 不平衡数据的有选择性预处理
- Safe-Level-SMOTE（2009年，370+次引用）[论文][代码（Java）] - 安全级别合成少数类过采样技术
- SVM-SMOTE（2009年，120+次引用）[论文][代码] - 基于支持向量机支持向量的SMOTE
- MDO（2015年，150+次引用）[论文][代码] - 基于马氏距离的多分类不平衡问题过采样。
注： 更多过采样方法请参阅 smote-variants。
2.3.2 欠采样
- RUS [代码] - 随机欠采样
- CNN（1968年，2100+次引用）[论文][代码] - 凝聚最近邻
- ENN（1972年，1500+次引用）[论文][代码] - 编辑凝聚最近邻
- TomekLink（1976年，870+次引用）[论文][代码] - Tomek对凝聚最近邻的改进
- NCR（2001年，500+次引用）[论文][代码] - 邻域清理规则
- NearMiss-1、2和3（2003年，420+次引用）[论文][代码] - 多种基于kNN的不平衡数据分布处理方法。
- 带有TomekLink的CNN（2004年，2000+次引用）[论文][代码（Java）] - 凝聚最近邻 + TomekLink
- OSS（2007年，2100+次引用）[论文][代码] - 单侧选择
- EUS（2009年，290+次引用）[论文] - 进化欠采样
- IHT（2014年，130+次引用）[论文][代码] - 实例难度阈值
2.3.3 混合采样
关于几种平衡训练数据方法行为的研究（2004年，2000+次引用）[论文]
注： 涉及10种不同过/欠采样方法的大规模实验评估。
2.4 成本敏感学习
- CSC4.5（2002年，420+次引用）[论文][代码（Java）] - 一种基于实例加权的方法，用于构建成本敏感决策树
- CSSVM（2008年，710+次引用）[论文][代码（Java）] - 面向高度不平衡分类问题的成本敏感支持向量机
- CSNN（2005年，950+次引用）[论文][代码（Java）] - 使用解决类别不平衡问题的方法训练成本敏感神经网络。
2.5 深度学习
2.5.1 综述
卷积神经网络中类别不平衡问题的系统研究（2018年，330+次引用）[论文]
关于深度学习中类别不平衡问题的综述（2019年，50+次引用）[论文]
注： 最近一篇关于深度学习中类别不平衡问题的全面综述。
2.5.2 图数据挖掘
- 半监督图不平衡回归（KDD 2023）[论文] [代码]
- TAM：面向类别不平衡节点分类的拓扑感知边界损失（ICML 2022）[论文][代码]
- GraphSMOTE：利用图神经网络进行图上的不平衡节点分类（WSDM 2021）[论文][代码]
- 拓扑不平衡学习用于半监督节点分类（NeurIPS 2021）[论文][代码]
- GraphENS：面向类别不平衡节点分类的邻域感知自我网络合成（ICLR 2022）[论文][代码]
- LTE4G：面向图神经网络的长尾专家模型（CIKM 2022）[论文][代码]
- 多类别不平衡图卷积网络学习（IJCAI 2020）[论文]
2.5.3 困难样本挖掘
2.5.4 损失函数工程
密集目标检测中的焦点损失（ICCV 2017，2600+次引用）[论文][代码（detectron2）][代码（非官方）] - 一种统一的损失函数，专注于训练稀疏的困难样本，以防止大量容易的负样本在训练过程中压倒检测器。
注： 解决方案优雅，影响力巨大。
不平衡数据集上深度神经网络的训练（IJCNN 2016，110+次引用）[论文] - 平均（平方）错误，能够均衡地捕捉多数类和少数类的分类错误。
通过少数类增量校正实现不平衡深度学习（TPAMI 2018，60+次引用）[论文] - 类别校正损失，旨在通过迭代式分批学习过程发现少数类稀疏采样的边界，从而最小化多数类的主导效应。
基于标签分布感知边距损失的学习不平衡数据集（NIPS 2019，10+次引用）[论文][代码] - 一种基于理论原则的标签分布感知边距（LDAM）损失，其动机是通过最小化基于边距的泛化界来优化模型性能。
梯度协调单阶段检测器（AAAI 2019，40+次引用）[论文][代码] - 相较于仅对“容易”的负样本进行降权处理的焦点损失，GHM还对“非常困难”的样本进行降权，因为这些样本很可能是异常值。
基于有效样本数的类别平衡损失（CVPR 2019，70+次引用）[论文][代码] - 一种简单且通用的基于有效样本数的类别重加权机制。
AutoBalance：针对不平衡数据的优化损失函数（NeurIPS 2021）[论文]
2.5.5 元学习
学习建模尾部类别（NIPS 2017，70+次引用）[论文] - 将分布头部数据丰富的类别中的元知识迁移到尾部数据稀少的类别中。
学习重加权样本以实现鲁棒深度学习（ICML 2018，150+次引用）[论文][代码] - 隐式学习一个权重函数，在DNN的梯度更新中对样本进行重加权。
注： 通过元学习解决类别不平衡问题的代表性工作。
Meta-weight-net：学习显式的样本权重映射（NIPS 2019）[论文][代码] - 显式地学习一个权重函数（使用MLP作为函数近似器），在DNN的梯度更新中对样本进行重加权。
MESA：利用MEta-SAmpler提升集成不平衡学习（NeurIPS 2020）[论文][代码][视频]
注： 元学习驱动的集成学习
2.5.6 表示学习
为不平衡分类学习深度表示（CVPR 2016，220+次引用）[论文]
基于GAN的不平衡分类的监督类分布学习（ICDM 2019）[论文]
解耦表示与分类器以进行长尾识别（ICLR 2020）[论文][代码]
注： 关于表示学习和分类器学习的有趣发现
利用基于能量的对比表示迁移加速不平衡数据学习（NeurIPS 2021）[论文]
2.5.7 后验校准
2.5.8 半/自监督学习
重新思考标签在改善类别不平衡学习中的价值（NeurIPS 2020）[论文][代码][视频]
注： 半监督训练/自监督预训练有助于不平衡学习
通过开放世界采样改进不平衡数据上的对比学习（NeurIPS 2021）[论文]
2.5.9 课程学习
- 面向不平衡数据分类的动态课程学习（ICCV 2019）[论文]
2.5.10 两阶段训练
2.5.11 网络架构
2.5.12 深度生成模型
- 用于鲁棒不平衡分类的深度生成模型（CVPR 2020）[论文]
2.5.13 不平衡回归
- 半监督图不平衡回归（KDD 2023）[论文] [代码]
- RankSim：用于深度不平衡回归的排序相似性正则化（ICML 2022）[论文] [代码]
- 不平衡视觉回归中的平衡均方误差（CVPR 2022）[论文] [代码]
- 深入研究深度不平衡回归（ICML 2021）[论文][代码][视频]
- 基于密度的不平衡回归加权方法（机器学习[J]，2021年）[论文][代码]
2.5.14 数据增强
3. 杂项
3.1 数据集
imbalanced-learn数据集该数据集集合来自
imblearn.datasets.fetch_datasets。ID 名称 数据源及目标 比例 样本数 特征数 1 ecoli UCI, 目标: imU 8.6:1 336 7 2 optical_digits UCI, 目标: 8 9.1:1 5,620 64 3 satimage UCI, 目标: 4 9.3:1 6,435 36 4 pen_digits UCI, 目标: 5 9.4:1 10,992 16 5 abalone UCI, 目标: 7 9.7:1 4,177 10 6 sick_euthyroid UCI, 目标: 患有甲状腺功能减退症 9.8:1 3,163 42 7 spectrometer UCI, 目标: >=44 11:1 531 93 8 car_eval_34 UCI, 目标: 良好、非常好 12:1 1,728 21 9 isolet UCI, 目标: A、B 12:1 7,797 617 10 us_crime UCI, 目标: >0.65 12:1 1,994 100 11 yeast_ml8 LIBSVM, 目标: 8 13:1 2,417 103 12 scene LIBSVM, 目标: 多于一个标签 13:1 2,407 294 13 libras_move UCI, 目标: 1 14:1 360 90 14 thyroid_sick UCI, 目标: 患病 15:1 3,772 52 15 coil_2000 KDD, CoIL, 目标: 少数类 16:1 9,822 85 16 arrhythmia UCI, 目标: 06 17:1 452 278 17 solar_flare_m0 UCI, 目标: M->0 19:1 1,389 32 18 oil UCI, 目标: 少数类 22:1 937 49 19 car_eval_4 UCI, 目标: vgood 26:1 1,728 21 20 wine_quality UCI, 葡萄酒，目标: <=4 26:1 4,898 11 21 letter_img UCI, 目标: Z 26:1 20,000 16 22 yeast_me2 UCI, 目标: ME2 28:1 1,484 8 23 webpage LIBSVM，w7a，目标: 少数类 33:1 34,780 300 24 ozone_level UCI，臭氧数据 34:1 2,536 72 25 mammography UCI，目标: 少数类 42:1 11,183 6 26 protein_homo KDD CUP 2004，少数类 111:1 145,751 74 27 abalone_19 UCI，目标: 19 130:1 4,177 10 不平衡数据库
3.2 GitHub 仓库
3.2.1 算法、工具及 Jupyter 笔记本
- imbalanced-algorithms - 基于 Python 的不平衡数据学习算法实现。
- imbalanced-dataset-sampler - （PyTorch）不平衡数据采样器，用于对低频类进行过采样，对高频类进行欠采样。
- class_imbalance - 关于二分类中类别不平衡问题的 Jupyter Notebook 演示。
- Multi-class-with-imbalanced-dataset-classification - 在不平衡的 20 新闻组数据集上执行多分类任务。
- 使用 scikit-learn 进行高级机器学习：不平衡分类与文本数据 - 不同的特征选择方法以及针对不平衡数据的重采样方法。
3.2.2 论文列表
- 异常检测学习资源 由 yzhao062 整理 - 包括异常检测相关的书籍、论文、视频和工具箱。
- 基于深度学习的不平衡时间序列分类论文列表 - 不平衡时间序列分类
3.2.3 幻灯片
- acm_imbalanced_learning - 2016年4月27日在德克萨斯州奥斯汀举行的 ACM 不平衡学习讲座的幻灯片和代码。
贡献者 ✨
感谢以下各位优秀的朋友（emoji key）：
 Zhining Liu 💻 🚧 🌍 |
 曾阿信 🚧 |
 WonJun Moon 💻 |
 Gang Liu 💻 |
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常见问题
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