Em um projeto de detecção de fraude em transações financeiras usando machine learning, em que as transações fraudulentas representam uma pequena fr...

Em um projeto de detecção de fraude em transações financeiras usando machine learning, em que as transações fraudulentas representam uma pequena fração do total de transações, a estratégia que pode ser eficaz para lidar com o desbalanceamento dos dados é:

(A) aumentar o tamanho do conjunto de dados, coletando mais dados.
(B) usar métricas de avaliação como precisão e acurácia.
(C) aplicar técnicas de oversampling para a classe minoritária.
(D) ignorar o desbalanceamento e treinar o modelo com os dados originais.
(E) utilizar apenas algoritmos de classificação linear.