不同之处在于class_weight不会合成新数据，但 SMOTE 会。

如果您的模型结果总是有利于class_weight，那么我们可以询问您的 SMOTE 是否合成了好的样本。查看 SMOTE 引擎正在做什么的一种方法是 - 您的 SMOTE 会为您的测试数据分配哪些标签？分配标签的百分比 = 真标签？基于 kNN 的 SMOTE 较差的一个原因是 kNN 是一种基于距离的方法，当您的数据具有高维度（特征太多）时，它可能会搞砸。例如，您可以有 2 个样本在 100 个特征中的 99 个具有相同的值，但在最后一个特征中的差异为 1000，并且您可以有另一对样本在 100 个特征中的每个特征中的差异为 10。前一种情况的最终欧几里得距离是 1000，但后一种情况只有 100。如果您认为前一种情况应该“更接近”，

因此，我想说 SMOTE 确实需要您了解功能以选择正确的配置，例如要使用哪些距离指标，以及可能要考虑哪些功能。

一个可能的原因是 scikit-learn 的class_weight参数可能会根据类别成员资格为不同的实例赋予不同的权重值。来自class_weight 文档：

如果“平衡”，类别权重将由 n_samples / (n_classes * np.bincount(y)) 给出。如果给定字典，则键是类，值是相应的类权重。如果没有给出，班级权重将是统一的。

SMOTE 代表合成少数过采样技术。合成部分意味着 SMOTE 根据现有数据制造新样品。SMOTE 通过基于现有特征值插入新实例来实现这一点。

在 class_weight 优于 SMOTE 的情况下，增加现有数据的价值比生成新数据更有用。