SMOTE是什么？原理是什么？时间序列的数据如何运用SMOTE来解决标签不平衡？

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SMOTE是合成少数类过采样技术的缩写，它是一种用于解决机器学习中类别不平衡问题的重要方法。在许多实际应用中，数据集往往存在类别分布不均的情况，少数类样本远少于多数类样本。SMOTE通过合成新的少数类样本来平衡数据集，而不是简单地复制现有样本。