Zweck von Resampling

Ein Krankenhaus entwickelt ein Machine-Learning-Modell, das anhand der Krankenakten vorhersagen soll, ob Patientinnen und Patienten eine seltene Krankheit entwickeln.

In den historischen Daten des Krankenhauses wurden jedoch nur 5 % der Patientinnen und Patienten mit der Krankheit diagnostiziert, während 95 % gesund waren. Beim Testen eines ersten Modells wurde eine Genauigkeit von 95 % erreicht, aber es sagte die Krankheit nur selten voraus – es sagte also meist einfach für alle „gesund“.

Du berätst das Krankenhaus und empfiehlst, synthetisches Resampling anzuwenden. Was ist dein Hauptargument für den Einsatz von Resampling in diesem Fall?