我的数据有 13,000 行，7% 属于少数类。我使用 SMOTE（Synthetic Minority Oversampling TEchnique）进行类平衡，这样我将少数类的比例提高到 42%，行数变为 12,655。现在为了拟合逻辑回归，我需要划分样本以进行交叉验证和测试。我尝试了两种方法：

1. 在 SMOTE 之后获得的样本上训练我的数据，并在
   具有 13,000 行的原始样本上进行测试，
2. 将SMOTE后得到的样本分成train和test，只对这个数据集进行拟合和测试。

使用第一种方法，我的结果可能会出现偏差，那么我应该采用哪种方法，为什么？