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. 1 Алгоритм создаёт новые экземпляры из существующих данных меньшинства, но это не просто копии. 1 SMOTE берёт образцы пространства функций для каждого целевого класса и его ближайших соседей. 1 Затем генерирует новые примеры, в которых сочетаются характеристики целевого случая с характеристиками его соседей. 1

Некоторые преимущества SMOTE:

• позволяет «избавиться» от дублей данных; 2
• задаёт метод группировки на основе k-ближайших соседей; 2
• минимизирует проблему потери «критически важных» данных из мажоритарного класса. 2

Однако у SMOTE есть и недостатки, например:

• Несбалансированность после передискретизации. 4 Алгоритм может не только увеличивать число примеров класса меньшинства, но и уменьшать количество примеров класса большинства. 4
• Сложности с многомерными данными. 4 SMOTE может быть менее эффективен в таких пространствах признаков, где плотность класса меньшинства точно оценить сложнее. 4
• Невозможность улавливать сложные закономерности. 4 SMOTE генерирует синтетические примеры, интерполируя между соседними примерами, и может не улавливать более сложные закономерности в классе меньшинства. 4

Выбор подходящего метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. 4 Часто SMOTE используют в сочетании с другими техниками для достижения лучших результатов. 4