IQ不平衡建模是指在数据挖掘和机器学习领域中，处理类别不平衡问题的一种方法。在分类问题中，类别不平衡是指数据集中各个类别的样本数量相差很大，导致模型在训练过程中偏向于多数类，而忽略了少数类的分类。 为了解决这个问题，可以采用以下几种方法： 1. 过采样：过采样是指增加少数类样本的数量，使其与多数类样本数量相当。这可以通过复制少数类样本、合成新的样本或使用SMOTE（合成少数类过采样技术）等方法来实现。 2. 欠采样：欠采样是指减少多数类样本的数量，使其与少数类样本数量相当。这可以通过随机删除多数类样本或使用Tomek链接等方法来实现。 3. 阈值移动：在训练后，可以通过调整阈值来调整模型的决策边界，以更好地识别少数类样本。 4. 集成方法：可以使用集成方法，如bagging、boosting和stacking等，来提高模型的鲁棒性和泛化能力。 5. 代价敏感学习：在训练过程中，可以为不同类别的样本分配不同的权重，使得模型在训练过程中更加关注少数类样本。 在实际应用中，需要根据实际情况选择适合的方法，以解决类别不平衡问题。