Некоторые преимущества применения SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) для улучшения моделей классификации:

• Балансировка распределения классов. 14 SMOTE гарантирует, что модель эффективно обучается как на экземплярах большинства, так и меньшинства классов. 1
• Улучшение способности модели распознавать примеры редкого класса. 4 Это особенно важно для задач с несбалансированными данными. 4
• Повышение точности и уменьшение смещения классификаторов. 1 SMOTE может снизить стоимость ошибок ложных срабатываний. 1
• Улучшение способности модели к обобщению. 1 Избыточная выборка обучающего набора данных с использованием SMOTE может уменьшить смещение в сторону большинства классов и повысить эффективность классификации. 1
• Возможность использования в многоклассовой классификации. 1 SMOTE обеспечивает сбалансированный набор данных для более точных прогнозов. 1

Однако SMOTE следует использовать осторожно в задачах, где важна интерпретируемость данных, так как сгенерированные примеры могут усложнить их анализ. 4