Gérer les classes déséquilibrées
Corriger le déséquilibre des classes
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Mon ensemble de données de classification df présente un fort déséquilibre des classes : [RÉPARTITION_CLASSES]. Écris du code Python pour résoudre ce problème en utilisant : le suréchantillonnage SMOTE, le sous-échantillonnage aléatoire et une comparaison avec class_weight='balanced'. Évalue chaque approche à l'aide d'une validation croisée stratifiée avec le score macro F1. Cible : [COLONNE_CIBLE].
Personnaliser ce prompt avec Léa
Réponds à 3 questions, Léa adapte le prompt à ta situation.
Cas d'usage
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Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Attention au data leakage : appliquez SMOTE et le sous-échantillonnage uniquement après la division train/test, jamais avant. Pour une comparaison fiable, créez un pipeline avec `make_pipeline` (ex: `make_pipeline(SMOTE(), RandomForestClassifier())`). Utilisez `StratifiedKFold` pour la validation croisée.
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