불균형 데이터 처리 방법

분류 데이터의 불균형 문제는 실제로 많이 발생하는 문제 중 하나입니다. 이를 해결하기 위해 몇 가지 기술적 접근 방법이 있습니다.

 

언더샘플링, 오버샘플링

이미지출처:https://casa-de-feel.tistory.com/15

 

- 가중치 균형화은 모델이 특정 클래스를 더 잘 학습하도록 하는 방법입니다. 손실 함수를 조정하여 소수 클래스의 오류에 더 큰 가중치를 부여합니다.

- 언더 샘플링은 다수 클래스에서 일부 데이터를 무작위로 제거하여 클래스 간 균형을 맞추는 방법입니다. 하지만 이 방법은 정보 손실과 과소적합을 초래할 수 있습니다.

- 오버 샘플링은 소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터를 늘리는 방법입니다. 이는 정보 손실이 적지만, 과대적합 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 새로운 테스트 데이터가 추가되면 모델의 예측 성능이 저하될 수 있습니다.

- 앙상블은 여러 다른 모델들의 예측을 종합하여 최종 예측을 수행하는 기법입니다. 이는 여러 모델의 다양성을 활용하여 불균형 데이터의 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

 

불균형 데이터 문제를 해결하기 위해서는 데이터에 적합한 방법을 선택하고, 해당 방법의 장단점을 잘 이해하여 적용해야 합니다. 이를 통해 정확한 예측 모델을 구축하고 실제 세계의 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.