Solucionado
Sou a acostumado a ver ser realizado o processo de oversampling quando os dados são desbalanceados. Geralmente, com o objetivo de não viciar o modelo no sentido de dar muitos falsos negativos devido ao fato de haver muito mais "não-fraudes" do que "fraudes". O que fem com que o oversampling não fosse necessário?
hoje, com a Alura e o Google Gemini
Olá Jonathan, tudo bem? Espero que sim!
Você está correto Jonathan. Em conjuntos de dados em que a variável alvo é muito desbalanceada, é interessante aplicar técnicas de balanceamento de dados para obter resultados melhores.
É uma boa prática aplicar as técnicas e checar qual modelo se sai melhor com ou sem o uso da técnica.
A instrutora não fez o uso de nenhuma técnica e obteve um resultado razoável, porém você pode aplicar alguma técnica de balanceamento e verificar se o resultado é melhor.
Caso queira entender melhor o conceito de dados desbalanceados, pode checar o artigo: Lidando com o desbalanceamento de dados.
Bons estudos!
Ok, valeu!