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머신러닝: SMOTE를 활용한 합성 데이터 생성

📊 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..
머신러닝 2025. 3. 3. 09:39
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