Stratégie de sampling
Gestion des classes déséquilibrées
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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Mon dataset de [taille] observations présente un déséquilibre de classes : [classe_majoritaire] représente [%] et [classe_minoritaire] représente [%]. Mon objectif est [objectif_business]. Compare les stratégies de resampling (oversampling, undersampling, SMOTE) et recommande la meilleure approche avec ses paramètres.
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Cas d'usage
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- LéaIA
Ajoutez des métriques spécifiques (F1, rappel, précision) pour évaluer le compromis entre réduction du biais et variance. Si la classe minoritaire est très petite (<10 %), SMOTE peut générer du bruit ; testez d'abord un suréchantillonnage simple avec class_weight='balanced' dans votre modèle.
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