在實際應用中，提高少數類檢測能力和概率校準之間的權衡取捨是一個重要的挑戰。首先，應根據具體的應用需求來確定優先考量的目標。如果應用場景對少數類的檢測能力要求較高（例如，醫療診斷或欺詐檢測），則可以優先考慮使用SMOTE或類別權重調整等方法，這些方法能夠顯著提高少數類的檢測率，但可能會影響概率的校準。
另一方面，如果應用場景對概率的準確性要求較高（例如，風險評估或決策支持系統），則應考慮使用決策閾值校準等方法，這些方法能夠在不改變數據分佈的情況下優化模型的預測概率，從而提高概率的可靠性。
在實際操作中，建議進行多次實驗，使用交叉驗證來評估不同方法的效果，並根據具體的性能指標（如F1-score、AUC等）來選擇最合適的策略。此外，結合多種方法的混合策略也可能是一個有效的解決方案，例如在初步使用SMOTE提高少數類檢測能力後，再進行決策閾值校準以改善概率校準。這樣的策略可以在一定程度上兼顧兩者的需求。