불균형한 데이터셋 생성
불균형한 데이터셋은 머신러닝 모델을 훈련시키는 데 있어 큰 도전 과제가 됩니다. 특정 클래스의 데이터가 과도하게 많고, 다른 클래스의 데이터가 상대적으로 적을 경우, 모델은 주로 다수 클래스에 대해 학습하게 되어 소수 클래스의 예측 성능이 떨어질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 오버샘플링 기법이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 오버샘플링 기법
예시 데이터 로드
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