# 文献综述与 gap（literature-search 阶段产出）

> 检索:OpenAlex + Crossref 多源多角度扫(校准×不平衡×树集成、DL vs GBDT、阈值移动 vs 重采样、预处理流水线),
> 对 SMOTE 15周年综述(JAIR 2018)做引用滚雪球。所有锚点 DOI 经 verify_citations.py 核验 = VERIFIED。

## 研究脉络（问题怎么演进）
1. **不平衡学习**起于 SMOTE(Chawla 2002, `10.1613/jair.953`),衍生出 Borderline/Safe-Level/SMOTEBoost/DeepSMOTE 一大家族(15周年综述 `10.1613/jair.1.11192`)。
2. **树集成**(Random Forests `10.1023/a:1010933404324`、XGBoost `10.1145/2939672.2939785`)成为表格数据主力。
3. **概率校准**(Platt scaling / isotonic / Guo 2017 神经网温度标定)关注"预测概率是否可信"。

## 核心 gap（直接喂给 idea 生成）
**不平衡重采样(SMOTE 等)几乎只用少数类 accuracy/F1 评估,系统性忽视它对"预测概率校准"的破坏。**
- 重采样人为改变先验,使模型输出概率偏离真实后验(理论上会高估少数类概率)。
- 文献家族里绝大多数后续工作仍只追 F1/AUC,把校准当二等公民。
- 实务中(信贷、医疗、风控)用的是概率阈值/期望成本,校准坏了 → 决策坏了。

## 可做、honest 的研究问题
重采样(SMOTE / 随机过采样 / 欠采样)对树集成**概率校准**的破坏有多大?事后再校准(Platt/isotonic)能否在**不牺牲排序判别力(AUC)**的前提下修复?是否存在"重采样幅度 × 校准损失"的可量化规律?

## 已核验锚点文献(真实 DOI)
| 文献 | DOI | 角色 |
|------|-----|------|
| SMOTE | 10.1613/jair.953 | 奠基 |
| SMOTE 15-year survey | 10.1613/jair.1.11192 | 综述 |
| Random Forests | 10.1023/a:1010933404324 | 奠基 |
| XGBoost | 10.1145/2939672.2939785 | 奠基/方法 |
