Rééchantillonnage : SMOTE et sous-échantillonnage
Rééquilibrer le jeu d’entraînement
Rééchantillonnage : SMOTE et sous-échantillonnage est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Rebalance the Training Set
One way to help a model see the rare class is to resample: change how many examples of each class it trains on.
Two Directions to Balance
You can add more of the minority (oversample) or trim the majority (undersample). Both aim to even out the class counts.
Naive Oversampling
The simplest oversample just copies minority rows until counts match. It works, but those exact duplicates can make a model memorize them.
Enter SMOTE
SMOTE creates synthetic minority examples instead of copies. It invents new, plausible points between real minority neighbors.
How SMOTE Builds Points
SMOTE picks a minority row, finds a nearby minority neighbor, and places a fresh point somewhere on the line between them.
SMOTE in Code
The imbalanced-learn library makes SMOTE a two-line affair on your training features and labels.
from imblearn.over_sampling import SMOTE
X_res, y_res = SMOTE().fit_resample(X_train, y_train)Undersampling the Majority
Undersampling drops majority rows until balance returns. It trains faster but throws away data, which can cost real signal.
When to Pick Which
Oversample when data is scarce and every row matters. Undersample when the majority is huge and you can spare some rows for speed.
The Cardinal Rule
Resample only the training set. Touch the test set and your scores become fantasy, since real data is never rebalanced for you.
Fit on Train Only
SMOTE must learn from training rows alone. Leaking test rows into resampling inflates results and quietly causes data leakage. ⚠️
Resampling Is Not a Cure-All
Balanced counts help, but they are not magic. Pair resampling with the right metrics and sometimes class weights for the best results.
Quick Check
What makes SMOTE different from plain oversampling?
Recap
Resampling balances the training set by oversampling (SMOTE makes synthetic rows) or undersampling. Never resample the test set. 🎯
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Rééchantillonnage : SMOTE et sous-échantillonnage » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Rééchantillonnage : SMOTE et sous-échantillonnage » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Rééchantillonnage : SMOTE et sous-échantillonnage » ?
Rééquilibrer le jeu d’entraînement Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 2 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Rééchantillonnage : SMOTE et sous-échantillonnage » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Pourquoi l’exactitude est trompeuse en cas de déséquilibre
- Rééchantillonnage : SMOTE et sous-échantillonnage
- Pondération des classes et seuils
- Choisir des métriques pour les événements rares