超取樣意思
超取樣（oversampling）是一種數據處理技術，特別是在機器學習和統計學中常用，用於處理不平衡數據集。當數據集中不同類別的樣本數量差異很大時，就會出現不平衡數據集。超取樣的目標是增加少數類別（樣本數量較少的類別）的樣本數量，從而平衡數據集。
超取樣的方法通常包括：
- 隨機重複：簡單地隨機選擇少數類別的樣本並重複它們，以增加該類別的樣本數量。
- 合成數據生成：使用機器學習算法生成新的少數類別樣本，這些樣本類似於已有的少數類別樣本，但並非直接複製。
- 數據增強：在影像識別等領域，可以使用數據增強技術來合成新的樣本，例如通過旋轉、翻轉、變換顏色等操作來創建新的影像。
超取樣可以幫助改善模型對少數類別的學習，因為樣本數量的增加可以提供更多的信息給模型進行訓練。這有助於提高模型的整體性能，尤其是對少數類別的預測能力。然而，超取樣可能會引入數據的偏差，因為它增加了數據集中的樣本數量，這可能會影響模型的泛化能力。因此，在使用超取樣時，需要小心不要過度擬合數據。