Oversampling помогает улучшить обучение моделей машинного обучения, особенно при работе с несбалансированными наборами данных, где один класс значительно менее представлен, чем другой. 25

Некоторые преимущества Oversampling:

• Повышение производительности модели. 1 Модель лучше выявляет закономерности в данных из менее представленных классов. 1
• Устойчивость моделей. 1 Они становятся более надёжными, особенно при работе с несбалансированными наборами данных. 1
• Снижение риска потери информации. 1 Oversampling помогает предотвратить потерю потенциально важных данных. 1

Однако у Oversampling есть и недостатки, среди которых:

• Увеличение сложности. 1 Когда растёт объём данных, увеличиваются и требования к вычислительным ресурсам. 1
• Возможное переобучение. 35 Модель может стать слишком сосредоточенной на уже изученных примерах и плохо обучаться новым. 3
• Чувствительность алгоритмов. 1 Некоторые алгоритмы могут быть чувствительны к повторяющимся событиям. 1

Выбор между Oversampling и другими методами обучения моделей машинного обучения зависит от конкретной задачи, объёма данных и их характеристик. 4