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Meiren

[ML/전처리] Imbalanced Data Sampling

클래스 불균형을 해결하기 위한 다양한 샘플링 기법 under sampling - 다수의 클래스 데이터 제거하여 > 처리 속도 증대 - 클래스 오버랩 감소 - 데이터 제거로 인한 정보 손실 over sampling - 소수의 클래스 데이터 수를 증대시켜 불균형 해소\ - 데이터 중복 생성인해 -> overfitting 문제가 있음 - 데이터 증대에 따른 학습 시간 증대의 단점 RandomOverSampling - 소수 클래스 샘플을 랜덤하게 선택 > 그 수를 늘림 - 데이터가 단순히 복제됨 - 따라서 데이터의 값이 변하지 않고 수가 늘어 > 가중치가 높아짐 - 과적합 문제 야기 - 연속형 변수만 가능 SMOTE - oversampling - 소수 클래스에서 knn을 활용해 가상의 데이터 생성 - 각 샘플의..
머신러닝(machine learning) 2022. 11. 29. 16:54
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