기계 학습에서 불균형 훈련 데이터 세트로 분류 문제를 다룰 때 오버 샘플링과 언더 샘플링은 결과를 개선하는 두 가지 쉽고 종종 효과적인 방법이다. 1.불균형(imbalanced) 데이터란? 데이터셋의 한 클래스(레이블) 수가 다른 클래스보다 상당히 많거나 적을때 데이터의 클래스가 불균형 상태라고 말한다. '불균형'이라는것이 상당히 분석가나 과학자의 입장에서 주관적인 판단이 개입된다. 그리고 실제 문제를 ML(머신러닝, 기계학습)으로 해결할 때 깔끔하게 균형잡힌 데이터를 만나기는 힘들다. (예를들어, 이상치 탐지, 사기탐지 데이터, 질병 데이터 등) 머신러닝 모델은 맹목적으로 다수의 클래스를 대부분 학습하기 때문에 대다수 예측 데이터를 학습된 다수의 클래스로 예측하려는 경향이 있다. 그렇기 때문에, 소수 ..
