Intuizione sul sottocampionamento

Un altro controllo di intuizione! Ora hai visto gli effetti del sottocampionamento del training set per migliorare la previsione dei default. Hai sottocampionato il set di training X_train, e ciò ha avuto un impatto positivo sull'AUC e sul recall dei default del nuovo modello. I dati di training presentavano uno sbilanciamento di classe, che è normale per la maggior parte dei dati sui prestiti.

Non hai sottocampionato i dati di test X_test. Perché non sottocampionare anche il test set?