불균형 데이터셋

자세한 설명

불균형 데이터셋에서는 한 클래스 (다수 클래스) 의 인스턴스가 다른 클래스 (소수 클래스) 보다 더 많습니다.이러한 불균형으로 인해 머신러닝 모델이 과반수 클래스로 편향될 수 있습니다. 모델이 전체 오차를 최소화하기 위해 항상 과반수 클래스를 예측하는 방법을 학습하고 소수 클래스는 무시할 수 있기 때문입니다.이는 사기 탐지, 의료 진단 또는 희귀 사건 예측과 같이 소수 계층이 더 중요한 시나리오에서 특히 문제가 됩니다.

불균형 데이터 세트로 인한 문제를 해결하기 위해 몇 가지 기법이 사용됩니다.

리샘플링 기법:

오버샘플링: 기존 인스턴스를 복제하거나 새 인스턴스를 생성하여 소수 클래스의 인스턴스 수를 늘리는 것을 포함합니다 (예: SMOTE - 합성 소수 오버샘플링 기법 사용).

언더샘플링: 대다수 클래스의 인스턴스 수를 줄여 클래스 분포의 균형을 맞추는 작업을 포함합니다.

비용에 민감한 학습: 학습 알고리즘을 조정하여 소수 클래스의 잘못된 분류에 더 많은 벌점을 부여하여 모델이 소수 클래스에 더 많은 관심을 기울이도록 장려합니다.

이상 탐지: 소수 클래스를 변칙 또는 이상값으로 취급하고 특수 기법을 사용하여 탐지합니다. 이는 불균형이 심한 시나리오에서 기존 분류 방법보다 더 효과적일 수 있습니다.

앙상블 방법: 밸런스드 랜덤 포레스트 (Balanced Random Forests) 와 같은 기법이나 소수 계층에 초점을 맞춘 부스팅 방법을 사용하는 등 여러 모델을 결합하여 소수 계층 분류를 개선합니다.

클래스 불균형을 해결하는 것은 머신 러닝 모델이 모든 클래스에서 잘 작동하도록 하는 데 매우 중요합니다. 특히 사기 탐지와 같이 사기 거래가 드물지만 식별이 중요한 소수 클래스가 중요한 결과를 나타내는 애플리케이션에서는 더욱 그렇습니다.

불균형 데이터셋이 기업에 중요한 이유는 무엇일까요?

불균형 데이터 세트는 소수 계층의 정확한 탐지가 필수적인 중요한 애플리케이션에서 자주 발생하기 때문에 비즈니스에 중요합니다.예를 들어 금융 분야의 경우 사기 탐지 시스템은 일반적으로 전체 거래에서 매우 적은 부분을 차지하는 사기 거래를 정확하게 식별할 수 있어야 합니다.제대로 처리하지 않고 불균형한 데이터 세트를 기반으로 모델을 학습하면 드물지만 중대한 이러한 사례를 탐지하지 못해 금전적 손실로 이어질 수 있습니다.

의료 분야에서 불균형 데이터 세트를 기반으로 학습한 모델은 드물지만 심각한 상태를 진단하지 못하여 환자 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.예를 들어 희귀 질환을 발견하거나 약물 부작용을 예측하려면 모델이 이러한 중요 사례를 정확하게 식별할 수 있도록 불균형 데이터를 신중하게 처리해야 합니다.

마케팅 분야에서는 특정 서비스를 이용하는 고객 수가 이탈한 고객보다 훨씬 많다는 이탈 예측에서 데이터 세트의 불균형이 발생할 수 있습니다.이탈을 정확하게 예측하지 못하는 모델은 비효율적인 유지 전략과 수익 손실로 이어질 수 있습니다.

요약하면, 불균형 데이터셋의 의미는 클래스의 표현이 동일하지 않은 데이터세트를 의미하며, 이로 인해 머신 러닝 모델이 편향될 수 있습니다.기업의 경우 중요하지만 드문 사건을 정확하게 감지하여 더 나은 의사 결정을 내리고 다양한 영역에서 위험을 최소화하는 신뢰할 수 있는 모델을 개발하려면 불균형한 데이터 세트를 해결하는 것이 필수적입니다.