[Machine Learning] 데이터 불균형 극복하기: 머신러닝에서의 핵심 전략들 Imbalanced Dataset

안녕하세요, 오늘은 머신러닝 모델링에서 자주 마주치는 중요한 도전 과제 중 하나인 '데이터 불균형(Imbalanced Dataset)'에 대해 이야기해볼까 합니다. 🚀 데이터 불균형은 특정 클래스의 관측치가 다른 클래스에 비해 현저히 적을 때 발생하며, 이는 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 이 블로그에서는 데이터 불균형을 해결하기 위한 여러 전략들을 탐구해보겠습니다.

 

 

데이터 불균형

 

 

 

📘 데이터 불균형 문제 해결방법들

1. 오버샘플링(Over-sampling)과 언더샘플링(Under-sampling):
   • 오버샘플링은 소수 클래스의 샘플 수를 인위적으로 늘리는 기법입니다. 가장 널리 알려진 방법 중 하나는 'SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)'로, 소수 클래스의 샘플들 사이를 보간하여 새로운 샘플을 생성합니다.
     • 오버샘플링 예시 (SMOTE): 예를 들어, 특정 질병을 진단하는 의료 데이터셋에서, 질병이 있는 케이스(소수 클래스)가 100건, 질병이 없는 케이스(다수 클래스)가 900건 있다고 가정해보겠습니다. SMOTE를 사용하여 질병이 있는 케이스를 인위적으로 증가시키면, 모델은 소수 클래스에 대해 더 잘 학습할 수 있습니다.
   • 언더샘플링은 다수 클래스의 샘플 수를 줄이는 방법으로, 데이터를 손실하게 될 수 있으나, 계산 비용을 감소시킬 수 있습니다.
     • 언더샘플링 예시: 동일한 의료 데이터셋에서, 언더샘플링을 적용하여 질병이 없는 케이스의 수를 100건으로 줄일 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터셋의 균형이 맞춰지지만, 유용한 정보를 잃을 수도 있습니다.
2. 앙상블 기법(Ensemble Methods):
   • 불균형 데이터셋에 대해 효과적인 앙상블 기법에는 '랜덤 포레스트(Random Forest)'나 '부스팅(Boosting)' 알고리즘이 있습니다. 이들은 여러 개의 작은 모델들을 조합하여 전체적인 성능을 향상시킵니다.
     • 랜덤 포레스트 예시: 텍스트 분류 문제에서, 어떤 주제의 문서가 흔하지 않은 경우, 랜덤 포레스트 모델을 사용하여 다양한 결정 트리를 조합할 수 있습니다. 이는 각 트리가 데이터셋의 다른 부분에 초점을 맞추게 하여 전체적인 정확도를 높입니다.
     • 부스팅 예시: 고객 이탈 예측에서 부스팅 알고리즘을 사용하여, 이전 모델이 잘못 분류한 케이스에 더 많은 가중치를 부여함으로써 모델의 성능을 점진적으로 개선할 수 있습니다.
3. 비용-민감 모델(Cost-sensitive Learning):
   • 이 방법은 소수 클래스의 오류에 더 큰 비용을 할당함으로써 모델이 더 균형 잡힌 학습을 하도록 유도합니다.
     • 비용-민감 모델 예시: 신용 카드 사기 탐지 시스템에서, 사기 거래를 놓치는 것에 대한 비용을 일반 거래의 잘못된 분류보다 높게 설정하여, 모델이 사기 거래를 더 주의 깊게 탐지하도록 할 수 있습니다.
4. 데이터 수집의 확장:
   • 가능하다면, 추가적인 데이터를 수집하여 클래스 간의 불균형을 해소하는 것도 하나의 방법입니다.
     • 데이터 수집 예시: 온라인 쇼핑 사이트의 사용자 리뷰 분석에서, 특정 제품 카테고리의 리뷰가 부족한 경우 추가적인 데이터를 수집하거나 외부 소스에서 데이터를 가져와 클래스 간 균형을 맞출 수 있습니다.

 

 

데이터 불균형 문제는 머신러닝에서 흔히 마주치는 어려움 중 하나이며, 이를 해결하기 위한 다양한 전략들이 존재합니다. 🛠️ 각각의 전략은 특정 상황에 따라 장단점을 가지므로, 문제의 본질을 이해하고 적절한 해결책을 선택하는 것이 중요합니다. 이 블로그가 여러분의 데이터 과학 여정에 도움이 되길 바랍니다. 데이터의 균형을 맞추고, 더 나은 예측 모델을 구축해 나가세요! 💡