Intuition sur le sous-échantillonnage

Nouvelle vérification d’intuition ! Vous avez maintenant vu les effets du sous-échantillonnage de l’ensemble d’entraînement pour améliorer la prédiction des défauts. Vous avez sous-échantillonné l’ensemble d’entraînement X_train, et cela a eu un effet positif sur l’AUC et le rappel des défauts du nouveau modèle. L’ensemble d’entraînement présentait un déséquilibre de classes, ce qui est normal pour la plupart des données de prêts.

Vous n’avez pas sous-échantillonné l’ensemble de test X_test. Pourquoi ne pas sous-échantillonner également l’ensemble de test ?