我有不平衡的数据集——不过还不错（850 - 1 级和 450 - 2 级）。然后，我将其拆分（80% 用于训练，20% 用于验证）。我在验证中使用了 SMOTE 技术，因此这两个类平均分布（50%-50%）。
我的理解是我不应该在不平衡的验证集（20%）上应用 SMOTE，因为这会在解释矩阵（例如准确性）时导致问题，所以我需要留下 20% 的偏差（不平衡）——这就是我不确定。
我是否应该继续将我的验证训练集修改为 50% 到 50%（简单地随机删除大多数样本）
“如果你对训练数据进行过采样以改变训练集中的相对类频率，你就是在隐含地告诉分类器期望验证集具有相同的类频率”。这是它从一个较旧的线程中所说的