两种常见的数据不平衡类型：长尾不平衡和阶梯不平衡。

exp指数分布不平衡

       长尾不平衡（long-tailed imbalance）指的是数据集中存在极端不平衡的情况，即某些类别的样本数量远远少于其他类别。这种情况通常表现为数据集中有少数类别的样本量较少，而大多数样本集中在另外一些类别上。

意思是几个主导类占据大多数例子,而大多数其他的类只有着相对较少的例子

定义：在指数分布不平衡中，数据集的样本数量按照指数规律逐渐减少。这意味着从最多样本的类别到最少样本的类别，样本数量以指数形式递减。

特点：

• 长尾效应：少数类别有大量样本，而多数类别只有极少数样本。这种分布往往导致模型更偏向于学习样本数量较多的类别，而忽略样本较少的类别。
• 实例：假设一个数据集有10个类别，样本数量分别为1000, 500, 250, 125, 60, 30, 15, 8, 4, 2。这就是一个典型的指数分布不平衡。

step阶梯分布不平衡

       阶梯不平衡（step imbalance）可能是指数据集中存在类别间数量差距较大，但并不是像长尾不平衡那样极端不平衡的情况。相比于长尾不平衡，阶梯不平衡可能是更均衡但仍存在类别不平衡的情况，其中某些类别的样本数量明显多于其他类别，但不像长尾不平衡那样数量悬殊。

• 分段明显：类别样本数量在不同的分段之间有明显的跳跃。例如，从一个分段到下一个分段，样本数量会骤减。
• 实例：假设一个数据集有10个类别，样本数量分别为1000, 1000, 1000, 100, 100, 100, 10, 10, 10, 10。这就是一个典型的阶梯分布不平衡。