过采样和上采样之间以及SMOTE和over_sampling.SMOTE之间的区别？

Question

这个问题有些偏执，就像谷歌搜索结果因音频和傅立叶变换等而混杂在一起。

1. 特别是对于python，当谈到数字数据时，少数类的过采样和上采样之间是否存在差异？

2. 我正在使用imblearn对少数类进行过采样/上采样。我目前正在使用

   from imblearn.over_sampling import SMOTE
   
   sm = SMOTE(random_state=12, ratio = 1.0)
   x_train_res, y_train_res = sm.fit_sample(X_train, y_train)
   

   但最近，我遇到了

   sm = over_sampling.SMOTE(random_state=12, ratio = 1.0)
   x_train_res, y_train_res = sm.fit_sample(X_train, y_train)
   

   有什么区别？

Answer 1

from imblearn.over_sampling import SMOTE

sm = SMOTE(random_state=12, ratio = 1.0)

和

import imblearn.over_sampling 

sm = over_sampling.SMOTE(random_state=12, ratio = 1.0)

相同。唯一的区别是您如何访问代码中的SMOTE函数。