带约束的平滑和过采样

Question

我正在尝试将SMOTE应用于具有时间限制的数据集。我有关于用户访问一个网站的信息。对于某些特性，有时间限制，例如第一次访问和最后一次访问网站，第一次访问(时间戳)总是低于或等于上次访问。如果我申请SMOTE(或SMOTENC的分类)，我最终有合成样本，最后一次访问发生在第一次访问之前。这导致了一个在现实世界中不存在的样本，因此可能会对模型的性能产生负面影响。有没有一种方法可以运用打击炮和强制执行某些规则。或者，是否有过度抽样技术可以解决这一问题？

Answer 1

一种选择是做一些类似于自举的事情，因为这将是重新采样现有的数据。

另一种选择是生成额外的样本，然后根据约束进行剪枝。