리샘플링의 목적

한 병원에서 진료 기록을 바탕으로 희귀 질환 발병 여부를 예측하는 Machine Learning 모델을 개발하고 있습니다.

하지만 병원의 과거 데이터에서 환자의 5%만이 해당 질환을 진단받았고, 나머지 95%는 건강했습니다. 초기 모델을 테스트한 결과 정확도는 95%였지만 질환을 거의 예측하지 못했고, 사실상 대부분을 "건강"으로만 예측했습니다.

여러분은 해당 병원의 자문 역할로 합성 리샘플링 적용을 권고했습니다. 이 경우 리샘플링을 적용해야 한다는 주장의 핵심 근거는 무엇인가요?