联邦学习是一种新兴的分布式机器学习范式，允许多个参与方在不共享原始数据的前提下协同训练模型，有效解决了数据隐私和安全问题。然而，在实际应用中，各参与方的数据分布往往存在不均衡现象，例如类别不平衡或样本数量差异较大，这会导致模型训练过程中出现偏差，影响最终性能。针对这一问题，基于联邦学习的不均衡数据集成学习方法应运而生。该方法通过引入数据重采样、损失函数调整、梯度补偿等技术，优化各参与方的本地训练过程，并在全局聚合阶段采用加权平均、动态调整等策略，缓解数据不均衡带来的负面影响。此外，集成学习的思想也被引入联邦框架，通过结合多个基模型的优势，进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力。这一方法在医疗、金融、物联网等领域具有广泛的应用前景，能够在保护数据隐私的同时，有效应对数据分布不均衡的挑战，提高联邦学习系统的整体性能。
