作为数据科学家 ， 由我们决定何时在数据上运行SMOTE之类的东西 ， 或者只是按原样保留我们的数据 。 在这种情况下 ， 我们可以看到将数据保留原样是可行的方法 。

那么 ， 这意味着什么？

除了是一个很好的学习机会 ， 我们确实创造了一个好的模型 。 我们知道对数据做其他事情 ， 比如试图弥补类不平衡 ， 这绝对不是我们在这种情况下应该做的事情 。 我们的原始模型是我们最好的表演者 ， 94%的情况下(使用我们的f1评分)可以正确预测一张包含皮肤的图像 。

虽然这可能听起来像是一个很好的分类率 ， 但是实际上创建用于面部识别的算法会产生无数的道德问题 。 如果我们的模型将用于识别人群中的通缉恐怖分子怎么办？这肯定不同于在Snapchat中识别过滤器的面部 。

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