我正在处理严重不平衡的数据。在文献中，使用几种方法通过重新采样（过采样或欠采样）来重新平衡数据。两种好的方法是：
我之所以实现ADASYN，是因为它具有自适应性并且易于扩展到多类问题。
我的问题是如何测试由ADASYN产生的过采样数据（或任何其他过采样方法）。在上述两篇论文中还不清楚他们如何进行实验。有两种情况：
1-对整个数据集进行过采样，然后将其拆分为训练和测试集（或交叉验证）。
2-拆分原始数据集后，仅对训练集执行过采样，然后对原始数据测试集进行测试（可以通过交叉验证执行）。
在第一种情况下，结果要比不进行过度采样好得多，但我担心是否存在过度拟合。在第二种情况下，结果比没有过采样的情况略好，但比第一种情况差得多。但是第二种情况的问题在于，如果所有少数族裔样本都进入测试集，那么过采样将不会带来任何好处。
我不确定是否还有其他设置可以测试此类数据。