简述低频分类数据的特点、形成原因及影响。

低频分类数据通常呈现出类别众多，并且很多类别仅有几个甚至一个样本的情况。低频分类数据形成原因大致可以分为两种：第一，真实的分类结果中确实存在低频分类。第二，采集数据时格式不规范或错误，从而形成一些频数极小（如仅有一个样本）的类别。过多的低频分类会严重影响建模的效率。