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머신러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 크게 의존한다. 하지만 현실에서는 데이터의 불균형, 부족, 또는 과도한 크기 등의 문제로 인해 모델 학습에 어려움을 겪을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 샘플링 기법이 사용된다. 이 글에서는 머신러닝에서 활용되는 주요 샘플링 기법들을 소개하고, 각 기법의 특징과 적용 사례를 살펴본다.📊 단순 무작위 추출 (Simple Random Sampling)단순 무작위 추출은 전체 모집단에서 각 샘플이 선택될 확률이 동일하도록 하는 가장 기본적인 샘플링 방법이다. 이 방법은 모집단의 크기가 충분히 크고, 각 샘플이 독립적일 때 유용하다. 단순 무작위 추출은 편향을 줄이고, 모집단의 특성을 잘 반영하는 샘플을 얻을 수 있도록 돕는다.예를 들어, 1000명의..

머신러닝 모델의 성능은 훈련 데이터의 품질에 크게 의존한다. 현실 세계의 데이터는 종종 불균형하게 분포되어 있으며, 특히 머신러닝 모델이 특정 클래스를 제대로 예측하지 못하는 '데이터 불균형 (Data Imbalance)' 문제는 매우 흔하게 발생한다. 이 글에서는 데이터 불균형 문제의 개념과 이를 해결하기 위한 리샘플링 기법(Resampling Techniques)에 대해 알아본다. 💡 데이터 불균형이란?데이터 불균형은 머신러닝 데이터셋에서 각 클래스(또는 레이블)에 속하는 데이터의 양이 현저하게 차이가 나는 현상을 의미한다. 예를 들어, 사기 거래 탐지 모델을 훈련한다고 가정해 보자. 대부분의 거래는 정상 거래이지만, 소수의 거래가 사기 거래일 것이다. 이 경우 정상 거래 데이터는 압도적으로 많고,..