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==Applications of Oversampling== Oversampling is widely used in various machine learning applications that involve class imbalance: *'''Fraud Detection''': Balancing fraudulent and non-fraudulent transaction data to improve the detection of fraud cases. *'''Medical Diagnosis''': Increasing samples for rare diseases to improve prediction accuracy and ensure the model does not overlook critical cases. *'''Customer Churn Prediction''': Balancing churn and non-churn classes to better identify patterns in customer behavior. *'''Anomaly Detection''': Improving detection of rare events or anomalies, where the minority class represents critical but infrequent outcomes.
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