Как вы справляетесь с дисбалансом данных в SVM?

Если я обучаю SVM на большом тренировочном наборе и если переменная класса имеет значение True или False, будет ли очень мало значений True по сравнению с количеством значений False в тренировочном наборе влиять на модель/результаты обучения? Должны ли они быть равны? Если мой тренировочный набор не имеет равного распределения True и False, как мне позаботиться об этом, чтобы мое обучение было максимально эффективным?