imbalanced-learn是一个Python库，‌专门用于处理不平衡数据集的机器学习问题。‌ 这个库提供了一系列的重采样技术、‌组合方法和机器学习算法，‌旨在提高在不平衡数据集上的分类性能。‌Imbalanced-learn支持欠采样、‌过采样、‌结合欠采样和过采样的方法，‌以及一些集成学习方法

还没有仔细看官方题解和洛谷题解，重新做的时候看一下有没有什么可以吸收的说一下我的做法：首先看到第二个条件，不难想出\(i\)和\(-i\)只有可能选一个，此时观察样例，以及发现\(b\)刚好有\(n\)个数，所以不难想到最终\(b\)的构造方案是由\(1\)~\(n\)的每一个数或其相反数组成的，且每个数

什么是目标类别不平衡？假设你训练集中数据的目标类别的分布较为均匀，那么这样的数据集所建立的分类模型，通常会有比较好的分类效能。假设你训练集中数据的目标类别的分布不均匀（存在MajorityClass和MinorityClass的时候），那么这样的数据集造成的问题是分类模型通常倾向将所有数据预

CF1852BImbalancedArrays题解Links洛谷CodeforcesDescription对于一个给定的长度为\(n\)的数组\(A\)，定义一个长度为\(n\)的数组\(B\)是不平衡的当且仅当以下全部条件满足：\(-n\leqB_{i}\leqn\)且\(B_{i}\ne0\)。即每个数在\([-n,n]\)内且不为\(0\)。

出处：CodeforcesRound887链接：https://codeforces.com/problemset/problem/1852/B题目大意：给定一个包含\(n\)个非负整数的频次序列\(f\)。构造任意一个等长的整数序列\(b\)，要求①\(b\in[-n,n]\)but$b\neq0$②\(b\)中不存在相反数③对于每个坐标\(i\)