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딥러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 양질의 데이터를 사용하는 것이 필수적입니다. 하지만 현실 세계의 데이터는 종종 불균형한 분포를 보이며, 이는 모델의 예측 성능 저하로 이어질 수 있습니다. 이 글에서는 불균형 데이터를 다루는 다양한 방법들을 살펴보고, 각 방법의 장단점과 실제 적용 예시를 소개합니다.🧐 불균형 데이터란 무엇일까요? (What is Imbalanced Data?)불균형 데이터는 각 클래스에 속하는 데이터의 양이 현저하게 차이가 나는 데이터셋을 의미합니다. 예를 들어, 사기 거래 감지 모델을 학습시키기 위한 데이터셋에서 정상 거래 데이터는 많지만, 사기 거래 데이터는 소수인 경우가 있습니다. 이러한 불균형은 모델이 다수 클래스(majority class)에 편향되어 소수 클래스(mi..

불균형 데이터 학습: 머신러닝 모델의 편향 극복하기데이터 과학과 머신러닝 분야에서 흔히 직면하는 문제 중 하나는 불균형 데이터 (Imbalanced Data) 문제입니다. 이는 각 클래스 (Class, 클래스) 간의 샘플 수에 심각한 차이가 있는 데이터셋을 의미합니다. 예를 들어, 사기 거래 탐지 시스템에서 대부분의 거래는 정상 거래 (Normal Transactions)이며, 사기 거래 (Fraudulent Transactions)는 매우 적은 비율을 차지합니다. 이처럼 소수 클래스 (Minority Class)의 샘플 수가 과반수 클래스 (Majority Class)에 비해 현저히 적은 경우, 모델은 과반수 클래스를 잘 예측하도록 학습될 가능성이 높습니다. 이러한 편향은 모델의 성능 저하로 이어질 수..

📊 서론: 불균형 데이터 문제와 SMOTE머신러닝 모델을 학습시킬 때 데이터의 양과 분포는 모델의 성능에 큰 영향을 미친다. 특히, 특정 클래스의 데이터가 다른 클래스보다 월등히 적은 불균형 데이터 (Imbalanced Data) 문제는 모델의 예측 성능을 저하시키는 주요 원인 중 하나이다. 예를 들어, 희귀 질병 진단, 사기 거래 탐지, 불량품 검출 등 실제 현실 세계에서는 드문 현상을 예측하는 문제에서 불균형 데이터가 자주 발생한다. 이러한 경우, 모델은 다수 클래스 (Majority Class)의 특징을 주로 학습하고, 소수 클래스 (Minority Class)에 대한 예측 정확도는 낮아지는 경향이 있다.이러한 불균형 데이터 문제를 해결하기 위한 다양한 기법들이 존재하며, 그중 가장 널리 사용되는..