在数据分类不平衡的情况下，我知道我们只是对训练集进行过采样（以防止数据从训练泄漏到测试子集），但是如果我的测试集中没有正数据点怎么办？测试集仍然高度偏斜，仅占我正面类的 1%。我正在使用 XGBoost、随机森林、逻辑回归和 KNN 进行分类任务。

此外，我尝试过 SMOTE、SMOTE-NC 和 Class_weight 对我的训练集进行过采样。为了增加从少数类中获得更多数据的机会，我将 10 倍交叉验证更改为 5 倍交叉验证（在开发模型时），没有任何改进！

PS：我的数据集中有超过 100K 的数据点。