Comment gérer les données déséquilibrées avec le rééchantillonnage ? ​
Les données déséquilibrées sont caractérisées par des échantillons où une forte disparité est constatée. Ainsi, le ratio entre les classes n’est pas de 50/50, mais plutôt de 90/10. C’est à partir de cet instant que les data poseront des problèmes en Machine Learning et Deep Learning.