Supprimer les données de la classe majoritaire jusqu'à l'équilibre parfait.

Pénaliser mathématiquement davantage les erreurs sur la classe minoritaire lors de l'entraînement, sans créer de données.

Générer aléatoirement de nouvelles données synthétiques pour les classes minoritaires.

Standardiser les données pour avoir une moyenne de 0 et un écart-type de 1.