오버 샘플링으로 데이터 개선하기
오버 샘플링은 데이터 전처리 과정에서 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 기법입니다. 이 방법은 소수 클래스의 샘플을 인위적으로 증가시켜 모델의 정확도를 높이는 데 도움을 줍니다. 특히, 분류 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있는 유효한 방법으로 여겨집니다. 다양한 오버 샘플링 기법이 존재하며, 각각의 장단점이 있습니다. 본 글에서는 이러한 기법의 원리와 실제 활용 사례를 살펴보겠습니다.
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.