Resampling1 불균형 데이터(Data Imbalance) 처리 - 오버 샘플링(Over Sampling), Resampling,SMOTE,Borderline- 이번 포스팅은 불균형 데이터 처리 방법 중에 오버 샘플링에 대해 살펴보겠습니다. Over Sampling은 Imbalance 데이터를 처리할 때 가장 많이 사용하는 방법입니다. 오버 샘플링(Over sampling) 소스 클래스의 샘플을 증가시켜 소수 클래스와 다수 클래스 크기를 동일하게 만드는 기법입니다. 일반적으로 오버 샘플링을 했을 때 대체적으로 효과가 있습니다. 하지만 램던 오버샘플링(소수 샘플 복제)은 동일한 정보를 복사하기 때문에 오버피팅을 유발할 수 있으니 주위해야 합니다. Resampling Resampling은 소수 범주의 데이터를 단순히 복제하여 데이터의 수를 늘리는 방법입니다. 아래 그림에서 확인 할 수 있듯이 부정(-) 클래스에 동일한 위치에 건수만 증가하는 방식입니다. 보시다시피 .. 2023. 10. 21. 이전 1 다음
