A técnica de oversampling consiste na replicação aleatória das amostras da classe minoritária até perfazer o número de amostras da classe maioritária. Apresenta como vantagem, o facto de não levar à perda de informação relevante do conjunto de dados original, mas tem como principal desvantagem a hipótese de se verificar overfitting do algoritmo, onde este tende a especializar-se na classificação dos casos replicados, diminuindo a precisão na classificação de novos dados.