#리샘플링

데이터 분석과 머신러닝의 발전과 함께, 우리는 다양한 데이터셋을 다루어야 합니다. 그러나 많은 현실 세계의 데이터셋은 클래스 간의 불균형 문제를 안고 있습니다. 이러한 불균형 데이터셋에서는 모델 성능의 저하가 발생할 수 있으며, 이는 예측의 신뢰성을 떨어뜨리는 주요 요인입니다. 본 글에서는 불균형 데이터셋에서 성능 저하를 해결하기 위한 리샘플링 기법에 대해