Das Klassenungleichgewicht kann erhebliche Auswirkungen auf die Genauigkeit der Vorhersagen haben, insbesondere wenn eine Klasse stark überrepräsentiert ist im Vergleich zu anderen Klassen. In diesem Fall neigen Modelle dazu, die überrepräsentierte Klasse besser zu erkennen und die unterrepräsentierten Klassen zu vernachlässigen. Dies kann zu einer Verzerrung der Vorhersagen führen, insbesondere bei seltenen Klassen. Im vorliegenden Fall könnten die Vorhersagen für Hexarotoren aufgrund des Ungleichgewichts in der Datenverteilung weniger genau sein als für Quadrotoren, da Hexarotoren seltener vertreten sind. Das Klassenungleichgewicht erfordert daher spezielle Maßnahmen wie Datenanreicherung, Oversampling oder Undersampling, um die Vorhersagegenauigkeit für alle Klassen zu verbessern.