在机器学习领域，数据的质量与数量对模型的性能至关重要。对于不平衡的数据集，传统的学习算法在学习过程中往往会偏向于样本较多的类别，这使得模型的性能受到影响。为了解决这些问题，社区里提出了一些数据增强的方法，其中，ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling Approach f
