是的，数据增强可以应用于表格数据，尽管技术与用于图像或文本的技术不同。 传统的诸如旋转或翻转之类的数据增强方法不能直接转换为结构化数据集，但存在替代策略。 目标保持不变：增加数据集大小或多样性以提高模型泛化能力，尤其是在训练数据有限时。 诸如合成数据生成、特征扰动或利用领域知识来创建合理的变体等技术可能有效。 例如，向数字特征添加噪声或使用诸如 SMOTE（合成少数类过采样技术）之类的过采样方法可以帮助平衡不平衡的类。 但是，必须注意保持数据的统计属性和逻辑一致性。
表格数据增强的一种常用方法是使用 SMOTE 或 GAN（生成对抗网络）等算法生成合成样本。 SMOTE 通过在现有少数类样本之间进行插值来创建新实例，这有助于解决类不平衡问题。 对于更复杂的数据集，GAN 可以学习潜在的数据分布并生成逼真的合成行。 另一种方法包括使用小的随机噪声扰动数值特征 - 例如，向年龄或收入值添加高斯噪声 - 以模拟自然变异性。 对于分类特征，诸如标签平滑或在逻辑约束内交换类别（例如，在保留相关特征的同时交换产品类别）之类的技术可以引入多样性。 这些方法需要领域知识，以避免创建不切实际的组合，例如 200 厘米的“身高”值与 40 公斤的“体重”配对。
增强的有效性取决于数据集和问题上下文。 例如，在具有患者记录的医疗保健数据集中，使用噪声增加实验室值可能会提高模型对测量误差的鲁棒性。 但是，未经专家验证就更改诊断代码等关键特征可能会引入有害的偏差。 诸如 Python 库 imbalanced-learn 之类的工具提供了 SMOTE 实现，而诸如 CTGAN 或 SDV（合成数据金库）之类的框架专门用于表格数据生成。 开发人员应通过检查增强前后特征分布、相关性和模型性能指标（例如，精确率/召回率）来验证增强数据。 虽然不是通用的解决方案，但深思熟虑地应用这些技术可以缓解过度拟合，并在数据稀缺或不平衡的情况下提高模型性能。