SMOTE (合成少數過採樣)

SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）在少數類樣本間依 k-NN 找鄰居，在樣本與鄰居連線上隨機插值產生合成樣本，從而增加少數類數量而不只是複製。可緩解類別不平衡對分類器的影響；實務上常搭配 undersampling 或 Tomek links。與 機器學習 (ML)、不平衡學習相關。