【机器学习】合成少数过采样技术 (SMOTE)处理不平衡数据（附代码）-简介

不平衡数据集是机器学习和人工智能中普遍存在的挑战。当一个类别中的样本数量明显超过另一类别时，机器学习模型往往会偏向大多数类别，从而导致性能不佳。

合成少数过采样技术 (SMOTE) 已成为解决数据不平衡问题的强大且广泛采用的解决方案。

在本文中，我们将探讨 SMOTE 的概念、其工作原理、优点、局限性及其对提高人工智能模型的性能和公平性的重大影响。