正确答案是：B: model training data

专业分析：
在机器学习中，模型训练数据的质量和分布对模型的性能有着至关重要的影响。如果模型训练数据存在人口不平衡（即某些类别的数据量比其他类别的数据量多得多），这可能会导致模型在分类新数据时出现偏差和错误分类的情况。这种现象被称为类别不平衡问题（Class Imbalance Problem）。

具体来说，当模型训练数据中某一类别的数据量远多于其他类别时，模型可能会倾向于更好地识别和分类该类数据，而对其他类别的数据识别和分类能力较差。这会导致模型在处理实际应用中的数据时，尤其是那些不平衡类别的数据，表现不佳。

为了解决这一问题，常见的方法包括：
1. **重采样（Resampling）**：包括过采样（Oversampling）少数类数据或欠采样（Undersampling）多数类数据。
2. **使用合成数据**：如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）算法，通过生成合成数据来平衡类别分布。
3. **调整模型评估指标**：使用如F1-score、ROC-AUC等更适合不平衡数据集的评估指标，而不是简单的准确率。
4. **使用集成方法**：如集成多个模型，通过投票机制减少偏差。

因此，B: model training data 是正确答案，因为模型训练数据中的人口不平衡会直接影响模型的分类能力。