🤓 Если миноритарный класс не только меньше, но и более разнообразный, поможет ли oversampling

Да, но с оговорками. При высокой вариативности миноритарного класса наивный SMOTE может создавать нереалистичные объекты, смешивая разные подгруппы класса. Это искажает распределение и снижает качество модели.

➡️ Что можно сделать:

Использовать кластеризованный oversampling: сначала разбить миноритарные объекты на кластеры (например, k-means), а затем проводить генерацию внутри каждого кластера. Так вы сохраните локальные структуры.

Рассмотреть более продвинутые методы синтетической генерации данных, чтобы адекватно отразить разнообразие миноритарного класса.

😂 P.S. SMOTE, конечно, молодец, но если хочется чуть более осмысленного «синтетического интеллекта»:
— AI-агенты для DS-специалистов (тут данные генерить не придётся — агенты сами помогут)
— ML для старта в Data Science (для тех, кто ещё путает oversampling с оверсайзом)

🐸 Библиотека собеса по Data Science