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如何在嵌入之后或之前执行过采样？

在嵌入之前或之后执行过采样是为了解决数据不平衡问题，提高模型的性能和准确性。下面是一种常见的方法：

嵌入之前执行过采样：
- 定义过采样比例：根据数据不平衡情况，确定需要过采样的比例，例如将少数类样本数量扩充到多数类样本数量的一半。
- 过采样方法：常用的过采样方法包括随机复制、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。随机复制即简单地复制少数类样本，SMOTE则是通过插值生成新的少数类样本。
- 执行过采样：根据定义的过采样比例和过采样方法，对少数类样本进行过采样操作，生成新的样本数据集。
- 嵌入：使用过采样后的数据集进行模型训练和嵌入操作。

嵌入之后执行过采样：
- 定义过采样比例：同样根据数据不平衡情况，确定需要过采样的比例。
- 嵌入：首先使用原始数据集进行模型训练和嵌入操作，得到嵌入向量。
- 过采样方法：根据嵌入向量和定义的过采样比例，选择合适的过采样方法生成新的样本数据集。
- 执行过采样：使用过采样后的数据集进行模型训练。

这种方法可以通过增加少数类样本数量来平衡数据集，从而提高模型对少数类的识别能力。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的过采样方法和过采样比例。

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