728x90 IMBALANCED_DATA1 [PYTHON] 데이터 불균형(Imbalance) 해결을 위한 3가지 샘플링 방법과 성능 최적화 전략 머신러닝 프로젝트를 수행하다 보면 데이터 불균형(Data Imbalance) 문제에 직면하는 경우가 매우 많습니다. 예를 들어 신용카드 부정 결제 탐지(Fraud Detection)의 경우, 정상 결제는 99.9%인 반면 부정 결제는 0.1% 미만인 경우가 허다합니다. 이 상태에서 모델을 학습시키면 모델은 단순히 모든 결제를 '정상'으로 예측해버리는 정확도의 함정에 빠지게 됩니다. 본 포스팅에서는 이러한 수치적 불균형을 극복하고 진정한 모델의 성능을 끌어올리기 위한 실무적인 해결 전략 7가지를 제시합니다.1. 데이터 불균형이 모델 학습에 치명적인 3가지 이유데이터의 양적 차이가 모델의 내부 로직을 어떻게 왜곡하는지 이해하는 것이 문제 해결의 시작입니다.① 정확도 역설(Accuracy Paradox)의 발.. 2026. 4. 7. 이전 1 다음 728x90
