更大的问题可能是小问题n。使用 60 个样本和 2:1 的比例，您在少数类中只有 20 个样本。泛化，无论使用什么机器学习技术，都将仅限于 20 个样本。

我在这里找到了一篇有用的文章。听起来你已经做了相当多的事情，但首先要问的最好问题是你是否可以获得更多数据。如果你不能得到更多的约会，那么你将不得不在文章中列出一些事情。在这些情况下，我发现查看混淆矩阵以及其他指标很有用，因为准确度指标可以隐藏底层细节。就像有可能获得很高的准确度分数但混淆矩阵很差，因为您只是准确地预测了多数类。希望这可以帮助。