반응형 adasyn1 오버샘플링할 때 고려해야하는 방법 오버샘플링 오버샘플링은 불균형한 데이터셋에서 소수 클래스의 샘플을 증가시켜 클래스 균형을 맞추는 기법입니다.이를 통해 모델의 성능을 향상시키고 소수 클래스의 예측 정확도를 높일 수 있습니다. 오버샘플링을 할 때 고려해야 할 방법들에는 여러 가지가 있으며,각 방법의 장단점을 이해하고 적절하게 선택하는 것이 중요합니다. 1. 단순 복제 (Random Over-Sampling) 가장 기본적인 오버샘플링 방법으로, 소수 클래스의 샘플을 단순히 복제하여 데이터셋의 균형을 맞춥니다. • 장점: 구현이 간단하고, 빠르게 수행할 수 있습니다. • 단점: 오버피팅의 위험이 증가할 수 있으며, 소수 클래스의 샘플 다양성이 부족할 수 있습니다. 2. SMOTE (Synthetic Minority Over-samplin.. 2024. 6. 14. 이전 1 다음 반응형
