在處理樣本不平衡問(wèn)題時(shí)，各種分類(lèi)方法處理該問(wèn)題的能力不同。以下是對(duì)選項(xiàng)中每種方法的分析：

| 分類(lèi)方法 | 處理不平衡數(shù)據(jù)的能力 | 分析 |
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| KNN (K-Nearest Neighbors) | 較弱 | KNN 主要依賴(lài)于距離來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，并不具備天然處理樣本不平衡的機(jī)制。在不平衡數(shù)據(jù)集中，KNN 可能偏向于預(yù)測(cè)多數(shù)類(lèi)，因?yàn)槠渑袛嗷卩徑鼧颖镜臄?shù)量。 |
| SVM (Support Vector Machine) | 較強(qiáng) | SVM 可以通過(guò)調(diào)整類(lèi)權(quán)重 (class weights) 或使用不平衡數(shù)據(jù)集專(zhuān)用的核函數(shù)，提高對(duì)不平衡數(shù)據(jù)集的處理能力。通過(guò)最大化分類(lèi)間隔的方式，SVM 在不平衡數(shù)據(jù)上可能表現(xiàn)出一定的魯棒性。 |
| Bayes (樸素貝葉斯) | 中等 | 樸素貝葉斯雖然能快速進(jìn)行分類(lèi)，但其假設(shè)特征獨(dú)立，因此在不平衡數(shù)據(jù)上可能會(huì)受到影響。不過(guò)，通過(guò)調(diào)整預(yù)測(cè)概率，可以在一定程度上緩解不平衡問(wèn)題的影響。 |
| 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | 強(qiáng) | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)設(shè)置不同的損失函數(shù)（如加權(quán)交叉熵?fù)p失函數(shù)）和采樣策略（如過(guò)采樣或欠采樣）來(lái)應(yīng)對(duì)不平衡問(wèn)題。其靈活性使其能有效地調(diào)整模型以適應(yīng)不平衡的數(shù)據(jù)。 |

**結(jié)論**：

**D: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)** 和 **B: SVM** 是處理不平衡數(shù)據(jù)問(wèn)題的較好選擇。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其結(jié)構(gòu)的靈活性和學(xué)習(xí)能力，可以通過(guò)多種策略（損失函數(shù)調(diào)整、數(shù)據(jù)采樣等）來(lái)有效處理不平衡問(wèn)題。而 SVM 通過(guò)調(diào)整類(lèi)權(quán)重也能在一定程度上適應(yīng)不平衡的數(shù)據(jù)。