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[인공지능 응용] 데이터 불균형 문제 (3)

Oversampling !!오버 샘플링의 기본 전략은 소수 클래스를 잘 설명하는 가상의 관측치를 생성하는 것임. 1. Resampling - 기존에 가지고 있는 소수 클래스의 개수가 매우 적음 - 기존 관측치 복제 - 적은 수의 관측치를 계속 복제한다고 해서, 새로운 정보를 얻기는 한계가 있음 - 소수 클래스에 과적합될 수 있음 2. SMOTE - 소수 클래스의 분포를 가장 잘 설명할 수 있도록! ** 수행 절차 1. 소수 클래스에서 각 관측치마다 k개의 주변 관측치 탐색 2. 랜덤하게 주변에 있는 관측치들 중 하나를 선택 3. 선택된 두 관측치(자기 자신&주변) 사이의 거리를 산출 4. 아래의 식을 만족하는 곳에 새로운 관측치 생성 분류 경계선 수정됨. 3. Borderline-SMOTE - 관측치는 ..
인공지능 2022. 10. 4. 12:47
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