К чему приведёт генерация синтетических данных для редкого класса? Что произойдёт с распределением?

Генерация синтетических данных для редкого класса (например, с помощью методов oversampling, таких как SMOTE) приводит к увеличению количества примеров этого класса в обучающей выборке.

Что происходит с распределением:

• Распределение классов становится более сбалансированным, уменьшается дисбаланс.
• Однако синтетические данные могут не полностью отражать реальное разнообразие редкого класса, что может привести к переобучению или смещению модели.
• Визуально распределение становится менее перекошенным, но искусственные данные могут создавать «плотные» области в пространстве признаков.

Таким образом, генерация синтетических данных помогает улучшить обучение модели на редких классах, но требует осторожности, чтобы не ухудшить обобщающую способность из-за искажения распределения.