通过SMOTE过采样类别不平衡：SMOTE过采样技术，可以使得模型更好地学习到少数类别类别不平衡：SMOTE过采样技术的特征类别不平衡：SMOTE过采样技术，从而提高模型的泛化能力和准确性此外，SMOTE过采样方法还可。

特别是看看应用基于欠采样和过采样的技术的效果欠采样和过采样当类别分布之间没有平衡时，就会出现类别不平衡问题，也就是说。

在处理类别不平衡的问题时，通常需要采取一些技术手段，如过采样欠采样使用不同的损失函数或集成学习方法，以帮助模型更好。

Minority Oversampling即合成少数类过采样技术SMOTE算法是对随机过采样方法的一个改进算法，由于随机过采样方法是直接对少。

入侵检测等为例，类别不平衡问题就表现出来了带来一些平衡的解决方案基本方法称为重采样技术有两种基本方法欠采样。