실제 데이터 모델링 업무를 하다보면 클래스 불균형(class imbalanced, 라벨 불균형)인 데이터를 자주 만나게 된다. 일반적으로, 머신러닝 모델은 클래스의 비중이 비슷할때 가장 잘 작동하지만 그런 균형있는 데이터를 다루기엔 현실적으로 쉽지않다. 따라서, 데이터가 심각하게 불균형(highly imbalanced)인 상황에서 어떤 문제가 있고, 어떻게 의사결정하여 문제를 해결했는지 정리하고자 한다. 해당 데이터는 kaggle: Credic Card Fraud Detection에서 다운로드 가능하다. 데이터는 2013년 9월 유럽에서 발생한 신용 카드 거래내역이다. 이 데이터는 이틀 동안 발생한 거래내역을 보여주며, 여기서 284,807건의 거래중 492건의 신용카드 거래가 사기로 판별됐다. 클래스가..
