728x90 smote2 [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. [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
