기계 학습에서 불균형 데이터를 처리하는 5가지 효과적인 방법

서론 새로운 머신러닝 실무자들이 거의 즉각적으로 깨닫는 한 가지 사실이 있습니다. 모든 데이터셋이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다. 지금은 당연하게 생각될 수 있지만, 실제 데이터셋을 사용하여 머신러닝 프로젝트를 시작하기 전에 이 점을 고려해 보셨나요? 예를 들어, 하나의 클래스가 나머지 클래스보다 압도적으로 많은 경우를 생각해 보세요...