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

• Повышение производительности моделей машинного обучения. 1 SMOTE создаёт синтетические примеры для класса меньшинств, что помогает более эффективному изучению базовых шаблонов и границ принятия решений. 1
• Уменьшение риска переобучения. 2 Генерируя новые синтетические образцы, а не просто дублируя существующие, SMOTE снижает риск переобучения, который часто сопровождает случайное дублирование. 2
• Создание более обобщаемой модели. 1 SMOTE помогает создать более обобщаемую модель за счёт генерации новых данных. 1
• Поддержка множества классификаторов. 1 SMOTE поддерживает деревья принятия решений, машины опорных векторов, ближайших соседей и нейронные сети. 1
• Гибкость. 1 SMOTE позволяет регулировать уровень избыточной выборки и характеристики синтетических выборок, что делает его подходящим для различных сценариев и размеров набора данных. 1
• Простота реализации. 1 SMOTE доступен в различных библиотеках и пакетах для различных языков программирования, таких как Python и R. 1