是的，SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的主要作用是过采样，它专注于生成新的少数类样本，并不涉及欠采样。具体来说：

SMOTE 的主要特点：

1. 合成新样本：
   SMOTE 通过对少数类样本的特征空间进行插值，生成新的少数类样本，从而增加少数类的数量。

2. 插值方法：
   SMOTE 通过随机选择一个少数类样本的邻近样本，在它们之间生成一个新样本，目的是增加少数类样本的分布范围，而不是简单地重复样本。

3. 解决的问题：
   它主要用于解决数据不平衡问题，尤其是分类问题中少数类样本数量过少导致分类器偏向多数类的情况。

SMOTE 的局限性：

1. 无法处理多数类冗余：
   由于 SMOTE 不进行欠采样，它无法减少多数类样本的冗余。因此，如果多数类样本数量过多，直接使用 SMOTE 可能无法完全解决数据不平衡问题。

2. 容易生成噪声样本：
   在边界区域，SMOTE 可能会生成与多数类样本重叠的少数类样本，从而增加误分类风险。

欠采样与 SMOTE 的结合

为了弥补 SMOTE 的局限性，通常会将它与欠采样算法结合，例如：

• RUS（Random Under-sampling）：随机删除多数类样本以减少不平衡。
• RUCSMOTE 或类似方法：先欠采样，再使用 SMOTE 进行过采样，从而在减少多数类样本的同时平衡少数类。

结论

• SMOTE 专注于过采样，不会进行欠采样。
• 如果您需要同时进行欠采样和过采样，可以考虑设计一个混合采样方法。