我有两个不平衡类的分类任务。我想使用合成少数派过度采样（SMOTE）为少数派类别创建其他样本。我的数据集中有连续的和分类的特征（字符变量）。
起初，我使用了DMwR软件包中的SMOTE函数，但在哪里找不到SMOTE如何处理分类功能。据我了解，该函数计算观察值之间的欧几里得距离，这不适用于因子。
UBL软件包中的SmoteClassif函数可让您选择要使用的距离度量。 （dist =） 其中一些指标适用于纯数字数据，某些指标仅适用于名义数据，而某些则适用于数据集包含名义变量和数字变量的情况。
我的问题是这两个功能之间的区别是什么，特别是在处理分类特征方面。
如果有人对此有经验，我将不胜感激。