样本选择偏差和上/下采样

这是一个开放性的问题。根据我的理解，根据目标类别对输入数据进行上/下采样，相当于拥有一个具有样本选择偏差的数据集。后者对 ML 模型的可能影响，例如由 Zadrozny 2004 进行了讨论。在不平衡学习用例中，我了解这不是一个问题，因为样本选择只取决于目标变量 y，而不取决于 X 中的任何特征？（这与上文链接论文第 2 页的案例 2 对应。