클래스 불균형은 한 클래스의 샘플 수가 다른 클래스의 샘플 수보다 현저히 적은 분류 모델에서 흔히 발생하는 문제입니다. 이는 사기 적발, 의학적 소견 및 희귀 사건 예측과 같은 다양한 작업에서 수행할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 클래스 불균형으로 인한 문제와 이 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 다룰 것입니다. 클래스 불균형의 도전 클래스 불균형의 주된 문제는 예측 정확도가 부족한 편향된 모델로 이어질 수 있다는 것입니다. 대부분 분류 모델은 전체적인 정확도를 극대화하도록 설계되었기 때문에 다수 클래스에 집중하고 소수 클래스를 무시하는 경향이 있습니다. 이것은 소수 클래스에 대한 높은 위음성 비율에 영향을 미칠 수 있으며, 이는 많은 긍정적인 예시가 부적절하게 부정적인 것으로 ..