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睡眠数据中各个阶段的样本数差异较大,睡眠数据的自动分期是一个典型的样本不平衡的机器学习问题。均衡样本方法通过抽样的手段来平衡样本,是解决样本不平衡问题的主要方法。采用均衡样本方法来平衡睡眠数据的不同阶段的样本,并且结合多域特征（时域、频域、时频域以及非线性）和随机森林分类算法进行分类预测。比较分析了样本均衡处理和非均衡处理的分类结果,发现均衡处理后的数据取得了更好的分类效果。