我正在尝试在数据集上使用 R 中的 rpart 包构建二元分类树，但在模型上实现的整体准确度太高（99.8%？），而且树很大，有很多分裂。
这是否表明模型过度拟合？最小成本复杂度修剪不会导致修剪后的树与 cp=0 时完全生长的树有很大不同。
如果是，这是否表明数据集可能不平衡，因此我应该使用 SMOTE 对少数类（~15%）进行过采样？
再说一次，如果数据集不平衡，如何从 CART 模型的结果中确定？
最后，在使用 SMOTE 平衡不平衡的数据集时，可以肯定地说，减少数据集的大小是合理的牺牲吗？
很抱歉有很多问题，非常感谢您的帮助。