Призначення ресемплінгу

Лікарня розробляє модель машинного навчання, щоб передбачати, чи розвинеться у пацієнтів рідкісне захворювання на основі їхніх медичних записів.

Однак в історичних даних лікарні лише 5% пацієнтів мали діагноз цього захворювання, а 95% були здорові. Під час тестування початкової моделі вона досягла 95% точності, але майже ніколи не передбачала наявність захворювання — фактично майже для всіх відповідала «здоровий».

Ви консультуєте лікарню та радите застосувати синтетичний ресемплінг. Який головний аргумент на користь ресемплінгу в цьому випадку?