В чем заключаются основные преимущества применения SMOTE перед другими методами увеличения выборки?

Некоторые преимущества применения SMOTE перед другими методами увеличения выборки:

• Улучшение производительности модели. www.blog.trainindata.com SMOTE помогает сбалансировать распределение классов в наборе данных, что может повысить эффективность моделей машинного обучения. www.blog.trainindata.com
• Снижение риска переобучения. www.blog.trainindata.com Генерируя новые синтетические примеры, а не просто дублируя существующие, SMOTE снижает риск переобучения, который часто сопровождает случайное увеличение выборки. www.blog.trainindata.com
• Возможность увеличения числа редких случаев. datascience.eu SMOTE позволяет увеличить число редких случаев вместо дублирования предыдущих. datascience.eu
• Расширение границы принятия решений. vk.com Большее количество наблюдений в классе меньшинства приводит к более широкой границе принятия решений, что улучшает обобщение классификатора. vk.com
• Простота реализации. www.blog.trainindata.com SMOTE — простой алгоритм, который можно реализовать для решения задач классификации. www.blog.trainindata.com