머신러닝 모델을 학습시킬 때, 클래스 불균형(Class Imbalance) 문제가 발생할 수 있습니다. 클래스 불균형은 학습 데이터의 각 클래스에 속하는 샘플의 수가 크게 차이나는 상황을 말합니다. 이러한 문제는 일반적으로 소수 클래스에 대한 예측 성능을 저하시킬 수 있습니다.
언더샘플링(Undersampling)은 클래스 불균형을 해결하기 위한 일반적인 방법 중 하나입니다. 언더샘플링은 다수 클래스에 속하는 샘플을 제거하여 클래스 간의 균형을 맞추는 방식입니다. 이렇게 함으로써 예측 모델은 클래스를 잘 학습할 수 있도록 도와줍니다.
언더샘플링을 수행하는 가장 간단한 방법 중 하나는 다수 클래스에서 무작위로 샘플을 제거하는 것입니다. 하지만, 이렇게 하면 정보의 손실이 발생할 수 있습니다. 따라서 적절한 샘플 제거 방법을 사용해야 합니다.
다음은 파이썬에서 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 언더샘플링을 수행하는 예제 코드입니다.
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
# 언더샘플링 수행
rus = RandomUnderSampler()
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)
위 코드에서 X는 입력 데이터, y는 레이블을 나타냅니다. RandomUnderSampler 클래스는 무작위로 샘플을 제거하여 언더샘플링을 수행합니다. fit_resample 메서드를 호출하면 언더샘플링된 데이터를 반환합니다.
언더샘플링을 수행하면 클래스 간의 균형이 맞춰지기 때문에 더 공정하게 학습이 이루어질 수 있습니다. 하지만, 언더샘플링을 사용할 때는 클래스의 소수 샘플을 제거하거나 변형하여 정보의 손실이 발생할 수 있다는 점을 주의해야 합니다. 언더샘플링은 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 일시적인 방법일 뿐, 모든 상황에서 적용하기 적합하지 않을 수 있습니다.
언더샘플링 외에도 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 다양한 방법이 있습니다. 이 방법들을 종합적으로 고려하여 적절한 전략을 수립하는 것이 중요합니다.