[python] 클래스 불균형을 고려한 모델 설계
이 블로그 글에서는 Python을 사용하여 클래스 불균형을 고려한 모델을 설계하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 클래스 불균형 문제란?
클래스 불균형은 주어진 데이터셋에서 각 클래스의 샘플 수가 불균형하게 분포된 경우를 말합니다. 예를 들어, 이진 분류 문제에서 한 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 월등히 많은 경우에 발생합니다.
2. 클래스 불균형을 해결하는 방법
2.1. 데이터 재샘플링
클래스 불균형을 해결하는 가장 일반적인 방법은 데이터를 재샘플링하는 것입니다. 과소표집(Undersampling)은 다수 클래스의 샘플을 제거하고 과대표집(Oversampling)은 소수 클래스의 샘플을 복제하여 데이터의 균형을 맞추는 방법입니다.
# Importing the resample function from sklearn
from sklearn.utils import resample
# Undersampling the majority class
majority_class = df[df['target'] == 'majority']
minority_class = df[df['target'] == 'minority']
majority_undersampled = resample(majority_class, replace=False, n_samples=len(minority_class), random_state=42)
2.2. 가중치 부여
데이터가 클래스 불균형을 가질 때, 각 클래스에 가중치를 부여하여 모델이 불균형을 고려하도록 할 수 있습니다.
# Setting class weights in a classification model
class_weights = {'class1': 0.5, 'class2': 2}
model.fit(X_train, y_train, class_weight=class_weights)
3. 클래스 불균형을 고려한 모델 설계
클래스 불균형을 고려하여 모델을 설계할 때, imbalance-learn 라이브러리와 scikit-learn을 사용하여 다양한 모델을 적용할 수 있습니다.
# Importing resampling algorithms from imbalanced-learn
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
# Using the RandomUnderSampler and RandomOverSampler
under_sampler = RandomUnderSampler(sampling_strategy=0.5)
X_resampled, y_resampled = under_sampler.fit_resample(X, y)
4. 결론
클래스 불균형은 실제 데이터에서 많이 발생하는 문제이며, 이를 고려하지 않고 모델을 구축할 경우 정확한 예측을 얻을 수 없을 수 있습니다. 따라서 데이터 불균형을 고려하여 모델을 설계하고 성능을 평가하는 것이 중요합니다.
이 블로그에서는 Python을 사용하여 클래스 불균형을 고려한 모델을 설계하는 방법에 대해 알아보았습니다.