Gérer les classes déséquilibrées
Corriger le déséquilibre des classes
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Mon ensemble de données de classification df présente un fort déséquilibre des classes : [RÉPARTITION_CLASSES]. Écris du code Python pour résoudre ce problème en utilisant : le suréchantillonnage SMOTE, le sous-échantillonnage aléatoire et une comparaison avec class_weight='balanced'. Évalue chaque approche à l'aide d'une validation croisée stratifiée avec le score macro F1. Cible : [COLONNE_CIBLE].
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Cas d'usage
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- LéaIA
Attention au data leakage : appliquez SMOTE et le sous-échantillonnage uniquement après la division train/test, jamais avant. Pour une comparaison fiable, créez un pipeline avec `make_pipeline` (ex: `make_pipeline(SMOTE(), RandomForestClassifier())`). Utilisez `StratifiedKFold` pour la validation croisée.
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