SMOTE ENN：解决多分类问题中的类别不平衡

是的，SMOTE ENN 也适用于多分类问题。

SMOTE ENN 可以用于处理多类别不平衡问题，其中存在一个或多个少数类别相对于其他多数类别样本数量较少的情况。它可以通过使用 SMOTE 生成合成样本来增加少数类别的数量，并使用 ENN 删除多数类别中的噪音和重叠样本，从而实现多类别数据集的平衡。

在多分类问题中，可以将 SMOTE ENN 应用于每个少数类别，分别生成合成样本和进行欠采样操作。这样可以平衡各个类别之间的样本分布，从而提高多分类算法对少数类别的分类能力。

需要注意的是，在使用 SMOTE ENN 进行多分类问题的处理时，应针对每个少数类别进行相应的处理，以确保各个类别之间的平衡和减少冗余样本。

因此，SMOTE ENN 可以用于处理多分类问题中的类别不平衡情况，帮助提高分类算法对于少数类别的预测性能。