SMOTE-ENN有什么优点

SMOTE-ENN有以下优点：

1. 可以有效处理类别不平衡问题，提高模型的性能和预测准确率。

2. 可以减少噪声数据的影响，提高数据集的质量和可信度。

3. 可以合成少数类样本，增加数据集的多样性，避免过拟合。

4. 可以去除多数类中的噪声数据，减少模型对多数类样本的过度拟合。

5. 可以应用于不同的机器学习算法和任务，如分类、回归、聚类等。

综上所述，SMOTE-ENN是一种高效、可靠的数据预处理技术，可以帮助解决类别不平衡问题，提高机器学习模型的性能和预测准确率。