Met deze prompt kan de gebruiker effectief onevenwichtige classificatieproblemen aanpakken door praktische strategieën en voorbeeldcode in Scikit-learn te krijgen, wat leidt tot betere voorspellingsnauwkeurigheid voor minderheidsklassen en betrouwbaardere modellen dan basismethoden die onevenwichtigheid negeren.

Met deze prompt kan de gebruiker een robuust machine learning model ontwikkelen dat effectief omgaat met ongebalanceerde datasets, een veelvoorkomend probleem dat prestaties kan verminderen. Het helpt bij het identificeren van geschikte technieken om bias te verminderen en nauwkeurigheid te verbeteren, wat beter is dan standaardmodellen die dit probleem negeren.