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machine-learning - Pyspark でのオーバーサンプリングまたは SMOTE

7 つのクラスがあり、レコードの総数は 115 で、このデータに対してランダム フォレスト モデルを実行したいと考えていました。しかし、データは高い精度を得るには十分ではありません。だから私はすべてのクラスにオーバーサンプリングを適用して、マジョリティクラス自体がより多くのカウントを取得し、それに応じてマイノリティを取得したいと考えました。これは PySpark で可能ですか?


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