В чем основные отличия алгоритмов SMOTE от других методов передискретизации данных?

Возможно, имелись в виду некоторые особенности алгоритма SMOTE (метод синтетической передискретизации меньшинства) по сравнению с другими методами передискретизации данных.

SMOTE не меняет количество примеров большинства, а увеличивает процент только незначительных наблюдений. learn.microsoft.com Алгоритм создаёт новые экземпляры из существующих данных меньшинства, но это не просто копии. learn.microsoft.com SMOTE берёт образцы пространства функций для каждого целевого класса и его ближайших соседей. learn.microsoft.com Затем генерирует новые примеры, в которых сочетаются характеристики целевого случая с характеристиками его соседей. learn.microsoft.com

Некоторые преимущества SMOTE:

• позволяет «избавиться» от дублей данных; cyberleninka.ru
• задаёт метод группировки на основе k-ближайших соседей; cyberleninka.ru
• минимизирует проблему потери «критически важных» данных из мажоритарного класса. cyberleninka.ru

Однако у SMOTE есть и недостатки, например:

• Несбалансированность после передискретизации. spotintelligence.com Алгоритм может не только увеличивать число примеров класса меньшинства, но и уменьшать количество примеров класса большинства. spotintelligence.com
• Сложности с многомерными данными. spotintelligence.com SMOTE может быть менее эффективен в таких пространствах признаков, где плотность класса меньшинства точно оценить сложнее. spotintelligence.com
• Невозможность улавливать сложные закономерности. spotintelligence.com SMOTE генерирует синтетические примеры, интерполируя между соседними примерами, и может не улавливать более сложные закономерности в классе меньшинства. spotintelligence.com

Выбор подходящего метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. spotintelligence.com Часто SMOTE используют в сочетании с другими техниками для достижения лучших результатов. spotintelligence.com