불균형 데이터 기계 학습의 불균형 데이터 대책 기계 학습의 불균형 데이터는 클래스 당 데이터 수가 균일하지 않은 경우의 데이터입니다. 예를 들어, A클래스가 99건, B클래스가 1건인 경우, 모두, A클래스로 예측하면, 100건 중 99건이 정답이 되어 Acurracy는 0.99로 일견 고성능이지만, B클래스를 예측하는 것 어렵다. 소수의 클래스를 제대로 예측할 수 있도록 불균형 데이터를 취급할 때는 대책을 실시해야 한다. 실제 A 클래... 불균형 데이터Python3기계 학습 기계 학습 중의 불균형 데이터 처리 방법 다음은 불균형 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 소개한다.거의 모든 경우에 적용되는 기술도 있고, 데이터의 특정 불균형 상황에 적합한 기술도 있다.이 글에서 우리는 두 가지 분류의 관점에서 이러한 방법을 설명하는데 대부분 상황에서 여러 가지 분류에 대해서도 같다고 할 수 있다.또 분류의 목적은 소수파의 반을 정확하게 확정하는 것이다.(이렇지 않으면 불균형 데이터를 처리하는... 기계 학습불균형 데이터
기계 학습의 불균형 데이터 대책 기계 학습의 불균형 데이터는 클래스 당 데이터 수가 균일하지 않은 경우의 데이터입니다. 예를 들어, A클래스가 99건, B클래스가 1건인 경우, 모두, A클래스로 예측하면, 100건 중 99건이 정답이 되어 Acurracy는 0.99로 일견 고성능이지만, B클래스를 예측하는 것 어렵다. 소수의 클래스를 제대로 예측할 수 있도록 불균형 데이터를 취급할 때는 대책을 실시해야 한다. 실제 A 클래... 불균형 데이터Python3기계 학습 기계 학습 중의 불균형 데이터 처리 방법 다음은 불균형 데이터를 처리하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 소개한다.거의 모든 경우에 적용되는 기술도 있고, 데이터의 특정 불균형 상황에 적합한 기술도 있다.이 글에서 우리는 두 가지 분류의 관점에서 이러한 방법을 설명하는데 대부분 상황에서 여러 가지 분류에 대해서도 같다고 할 수 있다.또 분류의 목적은 소수파의 반을 정확하게 확정하는 것이다.(이렇지 않으면 불균형 데이터를 처리하는... 기계 학습불균형 데이터