非均衡数据的分类问题真不少，尤其做机器学习建模的时候，常常少数类都快被淹没了。ImSMOTE-RSTR*就是为了解这类烦人问题的利器。它一边用改进版的SMOTE生成少数类样本，一边靠粗糙集理论把训练集里的噪音数据给清理掉，得还挺干净。

算法流程也不复杂，先补样，再删冗余。适合数据不平衡又噪声多的情况，比如用户欺诈检测或医疗分类啥的，用完效果挺。你要是对 SMOTE 了解过，再加点粗糙集思想，感觉就像老菜加新料，味道更足。

代码方面嘛，思路清晰，逻辑简单，上手还算快。建议搭配 Matlab 或者 Python 实现，前者可以和一些已有的粗糙集工具联动，比如Rosetta。文末我放了几个资源链接，有理论的也有代码的，值得一看。

如果你正在被不均衡数据折磨，不妨试试ImSMOTE-RSTR*。搭配下方那几个资源，把原理吃透，改起来也方便。