リサンプリングの目的

ある病院が、患者のカルテに基づいて稀少疾患の発症を予測するMachine Learningモデルを開発しています。

しかし、病院の過去データでは、疾患が診断された患者は全体の5%で、残りの95%は健康でした。初期モデルをテストしたところ、正解率は95%でしたが、実際にはほとんど疾患を予測せず、ほぼ全員を「健康」と判定していました。

あなたは病院のコンサルタントとして、シンセティック・リサンプリングの適用を提案しました。 この場合、リサンプリングを適用する主な理由は何ですか？