Une entreprise a collecté 10 000 échantillons d'événements d'équipement sur 3 mois pour construire un modèle de maintenance prédictive. Il y a 100 événements de défaillance répartis uniformément sur 50 types de machines. Comment l'entreprise doit-elle préparer les données d'entraînement pour améliorer la précision du modèle, compte tenu du déséquilibre des classes et de la rareté des défaillances par type ?

La technique SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) est la meilleure approche car elle génère de nouvelles instances synthétiques de la classe minoritaire (événements de défaillance) en interpolant entre les exemples existants, ce qui aide à équilibrer les classes sans simplement dupliquer les données. Cela est crucial étant donné le déséquilibre et la rareté des défaillances par type de machine, permettant au modèle d'apprendre des caractéristiques des défaillances. Ajuster les poids des classes peut aider mais ne crée pas de nouvelles données pour les classes rares. Le sous-échantillonnage des événements de non-défaillance réduit la taille de l'ensemble de données et peut entraîner une perte d'informations précieuses. Utiliser SMOTE pour le sous-échantillonnage n'est pas son objectif principal et n'est pas la bonne application pour gérer une classe minoritaire.