某大型零售企業準備將商品推薦模型上線，專案團隊在檢視訓練資料時，發現部分商品類別（例如高價商品）樣本數量極少，而多數樣本集中於低價商品。若此不平衡問題未妥善處理，下列何種狀況最可能在實際推薦結果中發生？

解析

不平衡資料會導致模型偏向多數類別，忽視稀有類別（高價商品），造成稀有類別的召回率大幅降低。

正確答案：D. 模型學到的決策邊界主要由多數類別主導，忽視了稀有類別，造成該類別的召回率（Recall）大幅降低