書中機器學習 (特別是在分類)中一個令人驚訝的常見問題，出現于每個類別的觀測樣本不成比例的數據集中。普通的準確率不再能夠可靠地度量性能，這使得模型訓練變得更加困難。不平衡類別使得“準確率”失去意義。