是的，数据增强可以应用于分类数据，尽管其技术与用于数值数据或图像数据的技术不同。分类数据（例如产品类别、用户人口统计信息或标签）是离散的且非数字的，这限制了传统增强方法（如旋转或噪声注入）的使用。 但是，合成采样、标签翻转或利用特定于领域的逻辑等策略可以在分类数据集中创建变体。 目标仍然相同：增加数据集多样性，以提高模型的鲁棒性并减少过度拟合，尤其是在训练数据有限时。
一种常见的方法是将受控噪声引入分类特征。 例如，在具有“产品类型”列的数据集中，您可以随机交换一小部分标签（例如，将 5% 行中的“电子产品”替换为“电器”）。 这模拟了现实世界中的标签噪声，并迫使模型更好地泛化。 另一种方法是使用 SMOTE-NC（用于标称和连续特征的合成少数过采样技术）等技术，该技术为代表性不足的类别生成合成样本。 例如，如果“客户区域”类别中“西南”的样本很少，则 SMOTE-NC 可以通过组合现有西南样本的特征来创建新的合成条目，同时保持分类完整性。 领域知识是这里的关键：增强“车辆类型”列可能涉及对相似类别（例如，“轿车”和“跑车”）进行分组，以避免不合逻辑的合成数据。
开发人员还必须考虑类别之间的依赖关系。 例如，在具有“国家”和“语言”列的数据集中，将“国家”更改为“日本”可能应该将“语言”更新为“日语”。 诸如条件生成模型（例如，GAN 或 VAE）之类的工具可以通过学习数据分布来自动执行此操作，但是更简单的基于规则的方法通常更实用。 诸如 imbalanced-learn（用于 SMOTE-NC）之类的库或使用 pandas 的自定义脚本可以实现这些策略。 但是，验证至关重要：增强的数据应与真实世界的模式保持一致。 例如，在医疗数据中随机翻转“疾病诊断”类别可能会引入有害的错误。 始终在验证拆分上测试增强的数据集，以确保模型性能得到提高，而不会牺牲逻辑一致性。