В чем заключаются преимущества метода SMOTE перед другими подходами к синтетической генерации данных?

Некоторые преимущества метода SMOTE перед другими подходами к синтетической генерации данных:

• 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 риска переобучения. www.blog.trainindata.com Генерируя новые синтетические образцы, а не просто дублируя существующие, SMOTE снижает риск переобучения, который часто сопровождает случайное дублирование. www.blog.trainindata.com
• Создание более обобщаемой модели. www.baeldung.com SMOTE помогает создать более обобщаемую модель за счёт генерации новых данных. www.baeldung.com
• Поддержка множества классификаторов. www.baeldung.com SMOTE поддерживает деревья принятия решений, машины опорных векторов, ближайших соседей и нейронные сети. 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.baeldung.com SMOTE доступен в различных библиотеках и пакетах для различных языков программирования, таких как Python и R. www.baeldung.com