一家公司在3个月内收集了10,000个设备事件样本，以构建预测性维护模型。在50种机器类型中，有100个故障事件均匀分布。考虑到类别不平衡和每种类型稀疏的故障，公司应如何准备训练数据以提高模型准确性？

正确答案是使用SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique）对故障案例进行过采样。SMOTE通过生成少数类（故障事件）的合成样本来解决类别不平衡问题，这在故障事件稀疏且分布在多种机器类型中的情况下尤其有效。调整类别权重可以帮助模型在训练时更好地关注少数类，但它不增加实际的少数类样本数量，可能不足以解决数据稀疏性问题。对非故障事件进行欠采样会减少可用数据，可能导致模型丢失有用的信息，尤其是在样本量已经不大的情况下。对非故障事件进行欠采样与SMOTE过采样故障事件是矛盾的，且不适用于解决故障事件稀疏的问题。