r-SMOTE为多数样本生成重复样本

我是R方面的新手，正在使用现有的SMOTE包试用一些示例。所以我试着performanceEstimation包，并遵循他们的SMOTE示例代码。以下代码作为参考：

## A small example with a data set created artificially from the IRIS
## data

data <- iris[, c(1, 2, 5)]
data$Species <- factor(ifelse(data$Species == "setosa","rare","common"))

## checking the class distribution of this artificial data set
table(data$Species)

## now using SMOTE to create a more "balanced problem"
newData <- smote(Species ~ ., data, perc.over = 6,perc.under=1)
table(newData$Species)


## Checking visually the created data
## Not run:
par(mfrow = c(1, 2))
plot(data[, 1], data[, 2], pch = 19 + as.integer(data[, 3]),
main = "Original Data")
plot(newData[, 1], newData[, 2], pch = 19 + as.integer(newData[,3]),
main = "SMOTE'd Data")
## End(Not run)

链接：https://cran.r-project.org/web/packages/performanceEstimation/performanceEstimation.pdf

在新数据的结果中，我注意到大多数样本都是作为重复样本生成的。结果如下：

这里的第一列是您在运行“newData”时可以看到的索引，或者在 RStudio 的 Environment 选项卡中单击 newData 变量。请注意，上表只是我从结果中挑选的一些片段。common 是 iris 数据集中的类。

所以这里的问题是，

• 为什么SMOTE为多数样本（公共类）生成重复样本？
• 这个重复样本会影响分类模型的准确性吗？

据我所知，SMOTE欠采样多数类和过采样少数类，过采样部分生成合成样本。上表中的最后3行是重复的。

如果运行代码，您将看到以小数为索引的行。我试着四处搜索，但在任何论坛上都找不到类似的问题。另一点是，我尝试了其他软件包，并获得了类似的结果。

提前非常感谢！