随着科技的飞速进步,数据的产出量已经达到了史无前例的水平,而且这些数据可以被大量地收集、存储,因此,不同行业对于数据的处理需求也日益提升。在机器学习和数据挖掘领域,分类技术被广泛应用,它可以帮助我们快速、准确地识别出复杂的信息,而这些技术可以通过多种机器学习方法来实现。数据分类技术已经成为智能化处理的重要工具,它可以有效地帮助我们更好地识别和预测数据集上的各种类别,从而大大提高数据分析的工作效率和准确度。传统的分类算法在处理数据类别分布均衡的情况下,能够提供准确、有效的分类预测结果。然而,现实生活中的数据通常具有不平衡性,传统的分类器对于不平衡数据集分类效果不佳。对此,学者的现有研究大多是从数据预处理、特征选择和算法优化这三方面进行的。针对不平衡数据的分类问题,存在数据集不仅样本分布不平衡且数据集体量不足以支撑其训练出良好的模型,同时由于从零开始训练一个切合当前数据集的模型需要大量时间成本、经济成本。通过采用适当的辅助数据集迁移信息到不均衡的目标数据集,可以有效解决由于目标数据集分布不均且样本数量稀少所导致的模型效果不佳的问题。这些数据集可以帮助我们将其他集合的知识传输给不平衡集合中,从而提高模型的准确性和可靠性。本文提出了一种面向不平衡数据分类的强化学习迁移算法。先使用深度卷积生成对抗网络作为过采样方法,生成有效的少数类样本以缩小多数类与少数类数量的差距。再使用深度Q网络作为分类器的不平衡数据集分类模型,即向分类模型中加入强化学习中的奖励函数,并通过优化使智能体获得更高的累计奖励,提高分类的正确率。最后将使用深度Q网络作为分类器的不平衡数据集分类模型进行迁移学习,使其模型在另一类似数据集上也能起到很好的效果,不会发生负迁移。对源域数据集与目标域数据集均为结构化数据集或非结构化数据集分别实现迁移,使深度Q网络不平衡数据集分类模型适用于各种任务。