Oversampling

إعادة استخدام أمثلة (examples) فئة الأقلية (minority class) في مجموعة بيانات غير متوازنة في الفئة (class-imbalanced dataset) من أجل إنشاء مجموعة تدريب أكثر توازناً.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك مشكلة تصنيف ثنائية (binary classification) تكون فيها نسبة فئة الأغلبية (majority class) إلى فئة الأقلية 5,000:1. إذا كانت مجموعة البيانات تحتوي على مليون مثال، فإن مجموعة البيانات لا تحتوي إلا على حوالي 200 مثال لفئة الأقلية، والتي قد تكون أمثلة قليلة جدًا للتدريب الفعال. للتغلب على هذا النقص، يمكنك الإفراط في أخذ عينات (إعادة استخدام) هذه 200 مثال عدة مرات، وربما تسفر عن أمثلة كافية للتدريب المفيد.
تحتاج إلى توخي الحذر بشأن الضبط الزائد (overfitting) عند الإفراط في أخذ العينات.
على النقيض من نقص العينات (undersampling).