oss1 불균형 데이터(Data Imbalance) 처리 - 언더 샘플링(Under Sampling),Tomek Links,CNN,OSS 이번 포스팅에서는 불균형 데이터 처리 기법 중에 Under Sampling에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 언더 샘플링은 다수 클래스의 데이터 수를 줄여서 클래스 분포의 균형을 맞추려는 방법입니다. 언더 샘플링(Under Sampling) 언더 샘플링은 다수 클래스의 샘플을 소수 클래스의 분포 비율과 일치하도록 무작위로 제거하는 방법입니다. 두개의 클래스를 맞추기 위해 한쪽 데이터를 제거하기 때문에 가진 정보를 잃어버리게 됩니다. 이것은 데이터가 편향될 수 있기 때문에 작은 데이터에서 선호하지 않는 방법입니다. 단순히 데이터를 제거하기 때문에 오버 샘플링보다 언더 샘플링이 상대적으로 비용이 더 적게 듬 부정 클래스가 다수일 경우는 일부를 줄이는 것이 허용됨, 되도록 하지 않는 경우임 주로 긍정 클래스의 정.. 2023. 10. 21. 이전 1 다음
