이 기술 블로그에서는 Python을 사용하여 불균형한 데이터를 처리하는 다양한 방법을 알아보겠습니다.

목차

1. 불균형 데이터란?
2. 불균형 데이터 처리 방법
   • 오버샘플링(Over-sampling)
   • 언더샘플링(Under-sampling)
   • 이상치 감지(Outlier Detection)
   • SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)
3. 결론
4. 참고 자료

불균형 데이터란?

불균형 데이터는 클래스 간에 데이터의 분포가 균형을 이루지 않는 경우를 말합니다. 이러한 경우 대부분의 데이터가 하나의 클래스에 속하고, 다른 클래스에는 소수의 데이터만 포함되어 있습니다.

불균형 데이터 처리 방법

오버샘플링(Over-sampling)

오버샘플링은 소수 클래스의 데이터를 증가시켜 데이터의 균형을 맞추는 방법입니다. 이를 통해 모델이 더 많은 소수 클래스 데이터를 학습하고 예측할 수 있습니다.

from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
ros = RandomOverSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = ros.fit_resample(X, y)

언더샘플링(Under-sampling)

언더샘플링은 다수 클래스의 데이터를 감소시켜 균형을 맞추는 방법입니다. 이를 통해 모델이 소수 클래스의 데이터에 치중되지 않고, 더 균형있는 학습이 가능합니다.

from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
rus = RandomUnderSampler(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = rus.fit_resample(X, y)

이상치 감지(Outlier Detection)

이상치 감지를 통해 소수 클래스의 이상치 데이터를 식별하고 제거함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

from pyod.models.knn import KNN
clf = KNN(contamination=0.02)
clf.fit(X)

SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)

SMOTE는 소수 클래스 데이터를 합성하여 새로운 데이터를 생성하는 방법으로, 소수 클래스의 데이터를 오버샘플링하는 데에 사용됩니다.

from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE(random_state=0)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

결론

불균형한 데이터를 다룰 때는 적절한 처리 방법을 선택하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 위에 소개된 방법들을 사용하여 데이터의 균형을 맞추고, 모델의 학습을 효율적으로 진행할 수 있습니다.

참고 자료

• imbalanced-learn library: https://imbalanced-learn.org
• PyOD library: https://pyod.readthedocs.io