将样本数据集分为相等的正样本和负样本

是一种常见的数据预处理方法，用于解决二分类问题。在机器学习和数据挖掘领域中，正样本通常代表我们感兴趣的目标类别，而负样本则代表其他类别或不感兴趣的类别。

这种样本分割方法的优势在于能够保持正负样本的平衡，避免训练模型时出现类别不平衡的问题。类别不平衡可能导致模型对多数类别过于偏向，而忽略少数类别的情况，从而影响模型的性能和准确度。

应用场景：

1. 金融欺诈检测：将正常交易和欺诈交易样本分为正负样本，用于训练模型来识别欺诈行为。
2. 垃圾邮件过滤：将正常邮件和垃圾邮件样本分为正负样本，用于训练模型来自动过滤垃圾邮件。
3. 疾病诊断：将患病和健康样本分为正负样本，用于训练模型来辅助医生进行疾病诊断。

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