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목록머신러닝 데이터 불균형 처리 (1)
미식가의 개발 일기
[머신러닝] 데이터 불균형
데이터 불균형이란? -> 클래스 간의 샘플 수가 크게 차이나는 상황 "데이터 불균형을 해결하지 않으면 다수 클래스를 우선적으로 예측하기 되어 소수 클래스에 대한 성능이 저하될 수 있다." 데이터 불균형을 해결하기 위한 방법리샘플링(Resampling) 기법 언더샘플링(Under-sampling)다수 클래스의 샘플을 줄이는 방법 무작위 언더샘플링 "다수 클래스의 데이터 포인트를 무작위로 제거하는 방법"장점간단하고 쉬움, 빠름, 비용 효율 좋음단점중요 정보 손실 위험, 데이터 대표성과 다양성 저하 구현from imblearn.under_sampling import RandomUnderSamplerrus = RandomUnderSampler(random_state=42)X_resampled, y_r..
ML, DL
2024. 7. 23. 15:26