smote1 불균형 데이터 처리 - 샘플링 불균형 데이터를 다루는 것은 기계 학습 모델을 훈련시킬 때 중요한 과제 중 하나입니다. scikit-learn의 imbalanced-learn 라이브러리는 불균형 데이터셋에 대한 다양한 샘플링, 가중치 조정 및 리샘플링 기술을 제공하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 아래에서는 imbalanced-learn 모듈을 사용하여 불균형 데이터를 다루는 주요 기술과 함수들에 대해 간단히 설명하겠습니다. 오버샘플링 (Over-sampling) 오버샘플링은 소수 클래스의 샘플 수를 증가시켜 데이터셋의 클래스 균형을 조정하는 기술입니다. RandomOverSampler, SMOTE, ADASYN 등 다양한 오버샘플링 방법을 imbalanced-learn에서 제공합니다. RandomOverSampler Ra.. 2023. 9. 3. 이전 1 다음
