Implémentation d’un modèle avec gestion du déséquilibre des classes

Scénario

Contexte : Un modèle de détection de fraude ignore les cas rares. Le Problème : Les données sont fortement déséquilibrées. Contraintes : Utiliser class_weight ou techniques de rééchantillonnage. Évaluer via F1-score et recall sur classe minoritaire. Livrable attendu : Développer un modèle tenant compte du déséquilibre et analyser l’amélioration obtenue.

Compétences ciblées