В чем преимущества и недостатки метода синтеза новых данных SMOTE?

Преимущества метода синтеза новых данных SMOTE:

• Повышение производительности моделей машинного обучения. www.baeldung.com SMOTE создаёт синтетические примеры для класса меньшинств, что помогает более эффективному изучению базовых шаблонов и границ принятия решений. www.baeldung.com
• Уменьшение переобучения. www.baeldung.com SMOTE генерирует новые синтетические образцы, а не просто дублирует существующие, что снижает риск переобучения. www.blog.trainindata.com
• Создание более обобщаемой модели. www.baeldung.com SMOTE помогает лучше понять и обобщить характеристики минорных классов. habr.com
• Поддержка множества классификаторов. www.baeldung.com SMOTE работает с деревьями принятия решений, машинами опорных векторов, ближайшими соседями и нейронными сетями. www.baeldung.com
• Гибкость. www.baeldung.com SMOTE позволяет регулировать уровень избыточной выборки и характеристики синтетических выборок, что делает его подходящим для различных сценариев и размеров набора данных. www.baeldung.com
• Простота реализации. www.blog.trainindata.com SMOTE — простой алгоритм, который можно реализовать с помощью различных библиотек и пакетов для разных языков программирования. www.baeldung.com

Некоторые недостатки SMOTE:

• Не учитывает качество синтетических образцов. www.blog.trainindata.com Синтетические образцы могут не точно отражать распределение миноритарного класса, что негативно влияет на производительность модели. www.blog.trainindata.com
• Не подходит для наборов данных с перекрывающимися классами. www.blog.trainindata.com Если классы в наборе данных перекрываются в пространстве признаков, SMOTE может добавить шум и сделать границу принятия решения размытой. www.blog.trainindata.com
• Высокая вычислительная сложность. www.baeldung.com www.blog.trainindata.com Генерация синтетических образцов для всех экземпляров миноритарного класса может быть затратной по времени, что в некоторых случаях ограничивает практическое применение SMOTE. www.blog.trainindata.com
• Зависимость от параметра k. spotintelligence.com Выбор параметра k, который определяет количество ближайших соседей для генерации синтетических образцов, может значительно влиять на качество синтетических данных. www.blog.trainindata.com spotintelligence.com
• Несбалансированность после перевыборки. spotintelligence.com SMOTE может увеличить количество образцов миноритарного класса, но также уменьшить количество образцов мажоритарного класса, что приводит к другому типу несбалансированности в пересобранном наборе данных. spotintelligence.com
• Неспособность улавливать сложные шаблоны. www.baeldung.com spotintelligence.com SMOTE генерирует синтетические образцы путём интерполяции между соседними примерами, что может не улавливать более сложные шаблоны в миноритарном классе. www.baeldung.com spotintelligence.com