问在特征选择之前或之后采样

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我对特征选择、采样和交叉验证的顺序感到困惑，我的数据集有468行和23000列，其中269个属于I类，199个属于II类，当拆分训练和测试时，训练.Due中的数据有215个I类和159个II类，以减少样本数量我不得不对训练数据应用SMOTE过采样以减少偏差。或者我应该在这里应用采样，这会导致数据丢失，从而导致更小的样本。I)先应用过采样，然后应用特征选择技术，然后进行交叉验证:在交叉验证过程中，可能会由于过采样导致重复行而导致偏差。II)首先应用特征选择技术，然后进行过采样，然后进行交叉验证，这将导致与上述相同的偏差。III)首先应用特征选择技术，然后在10折交叉验证中对9折数据进行采样。IV)从交叉验证开始，在每次迭代中执行特征选择，然后对所选特征数据执行过采样。V)从交叉验证开始，在每次迭代中对9倍数据进行采样，并对9倍采样数据进行特征选择

哪些技术是正确的方法，也提供了良好的结果。