合成マイノリティオーバーサンプリング手法（SMOTE）は、既存のデータポイントの線形組み合わせを最近隣接するものと組み合わせて、少数派クラスの新しい合成トレーニングデータを生成します。これは必ずしもトレーニングデータをよりノイズが大きくなるわけではありません。新しい合成データポイントの品質は、トレーニングデータの構造に依存します。
The Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) generates new synthetic training data for a minority class by taking linear combinations of existing data points with their nearest neighbours. This does not necessarily make the the training data more noisy, the quality of the new synthesised data points will depend on the structure of the training data.