5. 某銀行建立 AI 詐欺交易偵測模型。歷史交易資料中，詐欺樣本比例極低，導致模型訓練時偏向預測為「正常交易」。資料科學團隊評估採用 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)改善訓練資料分佈。下列何者最符合 SMOTE 技術的主要功能？ (A)透過隨機刪除部分正常交易資料，以降低類別失衡程度； (B)依據少數類別樣本的特徵空間，合成產生新的少數類別樣本； (C)調整模型的損失函數(Loss Function)權重，使誤判少數類別時的懲罰提高； (D)以交叉驗證(Cross-validation)方式重新分割資料集，使各折資料類別比例一致