Scopul reeșantionării

Un spital dezvoltă un model de învățare automată pentru a prezice dacă pacienții vor dezvolta o boală rară, pe baza fișelor lor medicale.

Însă, în datele istorice ale spitalului, doar 5% dintre pacienți au fost diagnosticați cu boala, în timp ce 95% erau sănătoși. La testarea unui model inițial, acesta a atins o acuratețe de 95%, dar rareori prezica boala – practic, prezica „sănătos" pentru toată lumea.

Ești consultant pentru spital și ți se recomandă să aplici reeșantionarea sintetică. Care este principalul tău argument pentru a aplica reeșantionarea în acest caz?