728x90 SMOTETomek1 [PYTHON] 불균형 데이터셋 해결을 위한 SMOTE 한계와 7가지 대안 방법 및 성능 차이 금융 사기 탐지(Fraud Detection), 희귀 질병 진단, 시스템 장애 예측 등 현실 세계의 데이터는 대부분 불균형 데이터셋(Imbalanced Data)의 형태를 띱니다. 다수 클래스(Majority)가 99%를 차지할 때, 모델이 모든 샘플을 다수 클래스로 예측만 해도 정확도(Accuracy)는 99%가 나오지만 정작 중요한 소수 클래스(Minority)는 전혀 찾아내지 못하는 '정확도의 역설'에 빠지게 됩니다. 이를 해결하기 위해 가장 널리 쓰이는 기법이 바로 SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)입니다. 하지만 SMOTE는 만능이 아닙니다. 본 포스팅에서는 SMOTE가 가진 결정적인 한계와 이를 극복하기 위한 7가지 전문적인 대안 기술을 심.. 2026. 4. 19. 이전 1 다음 728x90
