----实操练习：玩转逻辑回归之面部识别！//----

原始数据的类平衡

我们在这里可以看到数据有点不正常 - 大约79％被归类为1（即包含皮肤的像素） ， 只有大约21％被归类为0（即不包含皮肤的像素） 。

所以 ， 在我们结束之前 ， 让我们运行一个名为SMOTE（Synthetic Minority Oversampling）的东西 。 SMOTE创建合成数据以填充我们的少数类的更多值（在我们的例子中 ， 这意味着它将为我们提供更多的0数据点） 。 虽然创建合成数据似乎是作弊 ， 但在数据科学领域 ， 数据集通常不是很平衡 ， 这是很常见的做法 。

在我们的原始数据上运行SMOTE并重新生成我们的混淆矩阵和分类报告 ， 得到以下结果 。

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