모델 학습

SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)는 데이터 샘플링 기술 중 하나로, 불균형한 데이터셋에서 소수 클래스의 샘플을 생성하여 모델 학습을 개선하는 방법입니다. 이 기술은 기존 소수 클래스 데이터의 특징을 바탕으로 새로운 데이터를 합성함으로써, 학습 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 특히, 머신러닝과 데이터 마이닝 분야에서 효과적으로 활용되며, 과적합 문제를 완화하는 데도 도움이 됩니다. 이 포스팅에서는 SMOTE의 원리와 장점, 적용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 데이터 전처리 과정에서 SMOTE를 활용하여 보다 나은 결과를 얻어보세요.