Abstract: 類別非平衡（Class Imbalance）問題是資料探勘領域中重要且頻繁發生的議題，此現象發生於資料集中某一類別樣本數大於另一類別樣本數時，導致資料產生偏態分布，此時，傳統分類器為了追求高分類正確率，建立出的預測模型將會傾向將小類樣本（Minority Class）誤判為大類樣本（Majority Class），導致珍貴的少類樣本無法建立出良好的分類規則，這樣的現象在真實世界中也越來越常見，舉凡醫學診斷、錯誤偵測、臉部辨識等不同領域都經常發生資料的類別非平衡現象。