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머신러닝 샘플링 기법의 종류와 활용

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 2025. 4. 12. 07:47
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