resampling1 머신러닝의 도전과제: 불균형 데이터 다루기의 기술 머신러닝의 도전과제: 불균형 데이터 다루기의 기술현실 세계의 데이터는 종종 이상적이지 않습니다. 그중에서도 '불균형 데이터(Imbalanced Data)'는 머신러닝 실무자들이 자주 마주치는 까다로운 문제입니다. 부정 거래 탐지에서는 사기 거래가 정상 거래의 1% 미만인 경우가 흔하고, 의료 진단에서는 특정 질병 사례가 전체의 극소수에 불과합니다. 이러한 불균형 데이터는 모델이 단순히 다수 클래스만 예측하는 편향된 학습으로 이어질 수 있습니다. 오늘은 머신러닝에서 불균형 데이터를 효과적으로 다루는 방법과 전략에 대해 알아보겠습니다.불균형 데이터란 무엇인가?불균형 데이터는 분류 문제에서 서로 다른 클래스에 속한 샘플의 수가 크게 차이 나는 상황을 의미합니다. 일반적으로 소수 클래스(minority clas.. 2025. 3. 16. 이전 1 다음
