Class weights меняют loss без дублирования строк; resampling меняет состав выборки (риск переобучения на копиях / потери данных). Часто начинают с weights + порог, resampling — точечно.
Разбор
- SMOTE только внутри train-фолда.
- Оценка всегда на исходном дисбалансе val.
- Калибровка после weights может сдвинуться.
- Сравнивайте на бизнес-метрике.
Итог
Сначала цены ошибок в loss/пороге; синтетика — осторожное усиление.