البيانات غير المتوازنة تصف مجموعة بيانات تكون فيها بعض الفئات أكثر تكراراً بكثير من غيرها، مما يدفع النموذج إلى الانحياز للفئة الأغلبية. تخيل بنكاً في الدار البيضاء يدرب نظاماً لكشف الاحتيال: إذا كانت معاملة واحدة فقط من كل ألف احتيالية، فقد يحقق نموذج كسول دقة 99.9 بالمئة بمجرد التنبؤ دائماً بعدم وجود احتيال، رغم أنه عديم الفائدة عملياً. تشمل الحلول جمع أمثلة إضافية من الفئة النادرة، وإعادة التوزين، وتوليد بيانات اصطناعية، واستخدام مقاييس مثل الدقة والاستدعاء بدلاً من الدقة الإجمالية.