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데이터 불균형 - Under Sampling

데이터 분석 및 기계학습을 위해 데이터를 수집하다보면 데이터의 정상 범주의 관측치 수와 이상 범주의 관측치 수의 차이가 크게 나타나는 경우를 만날 수 있다. 이와 같은 상황은 매우 빈번하게 마주할 수 있다. 이러한 데이터 불균형은 왜 문제가 되는가? 우리는 데이터를 기반으로 정상을 정확하게 분류하는 것과 이상값을 정확히 분류하는 문제로 크게 나뉠 수 있다. 보통 정상인 데이터들이 다수이며 이상값이 소수이다. 일반적으로 정상을 분류하는 것보다 이상값을 분류하는 것이 더 중요한 문제로 다뤄진다. 이렇게 클래스 별로 관측치의 수가 현저하게 차이가 나는 데이터를 불균형 데이터라고 하며, 이러한 상황을 해결하기 위한 방법들을 간략하게 정리한다. 데이터 불균형을 해결하기 위한 방법은 Data-based 접근 방식과..