组中的过采样

过采样（Oversampling）是一种数据处理技术，用于解决在不平衡数据集中的类别不平衡问题。当训练数据集中某个类别的样本数量明显少于其他类别时，模型可能倾向于预测出现频率较高的类别，而对少数类别的识别准确率较低。过采样通过增加少数类别样本的数量，以平衡各个类别之间的样本分布，从而提高模型对少数类别的识别能力。

过采样方法通常有以下几种：

1. 随机过采样（Random Oversampling）：通过复制少数类别的样本，使其数量与多数类别相等。
2. SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）：生成新的少数类别样本，方法是选取已有的少数类别样本，然后在它们之间进行插值。
3. ADASYN（Adaptive Synthetic）：根据样本的分布密度，对不同的少数类别样本生成不同数量的新样本，以更加适应少数类别的分布情况。

过采样可以在各种领域中应用，如金融欺诈检测、医疗诊断、自然语言处理等。在这些场景下，往往存在着少数类别的样本，而准确预测这些少数类别非常重要。

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