我有一个如下类型的数据集（示例）：

食物类型：中国菜、印度菜、泰国菜、墨西哥菜

配料1：盐、中国盐

配料2：辣椒、红辣椒、泰国辣椒、青辣椒

配料3：姜黄、豆蔻

配料4：鸡肉、牛肉、鱼、豆腐

我手动制作了一些数据组合，并根据配料和食谱将它们分类到不同的食物类型中。我需要根据最可能的组合生成更多数据。目前我使用的一种方法是生成所有配料的所有组合，然后根据之前的学习将它们分类到食物类型中。但这种方法在数据量大时将不实用。每个配料类别可能有超过30-40个值。此外，配料不仅仅是4种，实际数据集中要多得多。我正在寻找比我已提出的方法更好的生成和分类数据的方式。我已经应用了NB分类器来分类数据。非常感谢您的帮助

回答：

由于四个多月没有收到任何回复，我想分享我的解决方案，这可能会帮助其他人。

我使用的方法是从每个属性类型（我的例子中的食物类型）中提取前五个最重要的特征。然后我对所有这些特征进行了组合。对于其余的特征，我随机选择了一个值。这生成了规模可控的新数据。

如果您需要任何澄清，请随时提问。