合理创建机器学习训练数据
在机器学习中，构建用于训练模型的学习数据至关重要。然而，有时我们面临数据量不足的情况，需要尽可能合理地增加数据。
重采样和过采样
对于数据量不足的情况，有两种常用的处理方式：
重采样：直接复制现有数据，增加数据量。
过采样：除了重采样之外，还创造新的数据，例如：
SMOTE算法数据扩充（data augmentation）
特殊情况下的处理
您提到了具有重复特征的数据（例如 NUM1 中的三个 A）。可以考虑以下处理方式：
如果您要修改特征值：需要确保标签值不会改变，否则可能会损害模型的准确性。如果您处理的是两组不同的数据（NUM1 和 NUM2）：删除其中一个重复的特征值并创建新数据是没有必要的，因为重采样也会产生相同的结果。
要特别注意：
切勿对测试数据进行数据生成，因为测试集需要包含真实的数据。对于处理不平衡数据集，可以参考外部资源，例如您提到的博客。
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