正確答案是：**B: Borderline-SMOTE**

### 專業(yè)分析

#### A: EasyEnsemble
- **描述**：EasyEnsemble是一種集成方法，主要用于不平衡數(shù)據(jù)集。它通過隨機(jī)下采樣多數(shù)類來創(chuàng)建多個(gè)不同的子數(shù)據(jù)集，然后對每個(gè)子數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個(gè)分類器，最終集成這些分類器的結(jié)果。
- **結(jié)論**：這是一種下采樣的方法，不是過采樣。

#### B: Borderline-SMOTE
- **描述**：Borderline-SMOTE是一種過采樣方法，是SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）的變體。它通過生成新的合成實(shí)例來擴(kuò)展少數(shù)類，特別是在決策邊界附近，以改善分類器的性能。
- **結(jié)論**：這是過采樣算法的典型代表。

#### C: AdaCost
- **描述**：AdaCost是一種加權(quán)的Boosting算法，屬于代價(jià)敏感學(xué)習(xí)方法。它調(diào)整了AdaBoost算法的權(quán)重更新規(guī)則，以減少對少數(shù)類的誤分類。
- **結(jié)論**：這是一種代價(jià)敏感的學(xué)習(xí)方法，不屬于過采樣。

#### D: BalanceCascade
- **描述**：BalanceCascade是一種集成方法，結(jié)合了多數(shù)類樣本的逐步剔除與Boosting方法。通過訓(xùn)練多個(gè)分類器的方式達(dá)到平衡樣本的作用。
- **結(jié)論**：這是一種集成和下采樣的方法，不是過采樣。

### 結(jié)論
**Borderline-SMOTE**是選項(xiàng)中唯一的過采樣算法。它通過在少數(shù)類樣本周圍生成新的合成樣本，特別是在邊界附近，來改善不平衡數(shù)據(jù)集的分類性能。