클러스터 기반 샘플링 기술 이해하기

클러스터 기반 샘플링 기술 이해하기

클러스터 기반 샘플링 기술은 데이터 전처리 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이 기법은 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 클러스터를 활용해 샘플을 선택합니다. 언더 샘플링 절차를 통해 데이터의 양을 줄이면서도 분포를 지키는 효과가 있습니다. 클러스터 기반 언더 샘플링은 특히 대규모 데이터셋에서 효율적이며, 더 나은 모델 성능을 가져올 수 있습니다. 이 기술을 이해함으로써 효과적인 데이터 분석 전략을 개발할 수 있습니다.

무작위 언더 샘플링의 기본 이해

무작위 언더 샘플링의 기본 이해

무작위 언더 샘플링은 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 효과적인 기법입니다. 이 방법은 다수 클래스의 데이터를 임의로 삭제하여 클래스 간의 비율을 맞춥니다. 이를 통해 모델의 학습 성능을 향상시킬 수 있으며, 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다. 물론, 데이터 손실이 발생할 수 있으므로 신중한 적용이 필요합니다. 본 글에서는 무작위 언더 샘플링의 기본 원리와 장단점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.