머신러닝에서 데이터 밸런싱 이해하기

목차

1. 소개
2. 균형 잡힌 데이터의 중요성
3. 불균형 데이터로 인한 문제점
4. 데이터 분할 전의 모범 사례
5. 데이터 밸런싱 기법
6. imblearn 라이브러리 사용하기
7. 고급 기법
8. 결론

소개

다시 오신 것을 환영합니다! 오늘의 논의에서는 머신러닝의 중요한 측면인 데이터 밸런싱에 대해 깊이 있게 탐구합니다. 기초 개념을 다룰 예정이며, 차원 축소 및 SMOTE(합성 소수 클래스 과샘플링 기법)와 같은 고급 주제는 향후 논의를 위해 준비 중입니다.

균형 잡힌 데이터의 중요성

머신러닝 모델을 위한 데이터 사전 처리 시, 데이터셋의 균형을 맞추는 것이 매우 중요합니다. 균형 잡힌 데이터란 데이터셋 내의 각 클래스나 범주가 동일하게 표현되어, 특정 클래스가 학습 과정을 지배하지 않도록 하는 것을 의미합니다.

예를 들어, 남성 항목이 여성 항목보다 아홉 배 더 자주 나타나는 데이터셋을 생각해 보십시오. 이러한 불균형은 모델의 예측을 왜곡시켜, 다수 클래스인 남성을 선호하게 만들 수 있습니다. 이러한 편향은 정확도 지표를 오도할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터의 75%가 남성이라면, 항상 "남성"을 예측하는 모델은 실제 예측 능력과 관계없이 75%의 정확도를 달성하게 됩니다.

약간의 불균형도 다음과 같은 문제를 일으킬 수 있습니다:

• 세 가지 범주의 예: 세 가지 범주—0, 1, 2—가 각각 29%, 33%, 38%로 분포되어 있다고 가정해 보겠습니다. 이는 비교적 균형 잡힌 것처럼 보일 수 있지만, 남성이 여성보다 아홉 대 네 명인 경우처럼 차이가 모델 성능에 여전히 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

불균형 데이터로 인한 문제점

불균형 데이터셋은 다음과 같은 문제를 초래할 수 있습니다:

• 편향된 예측: 모델이 다수 클래스를 과도하게 선호할 수 있습니다.
• 오도된 평가 지표: 정확도가 높아 보일 수 있으나, 소수 클래스에 대한 모델 성능은 낮을 수 있습니다.
• 낮은 일반화 능력: 모델이 특히 소수 클래스에 대해 보이지 않는 데이터에 잘 일반화되지 못할 수 있습니다.

데이터 분할 전의 모범 사례

데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누기 전에, 불균형을 해결하는 것이 필수적입니다. 이를 하지 않으면, 예를 들어 모든 테스트 샘플이 다수 클래스에 속하는 편향된 분할이 발생할 수 있습니다. 이러한 상황은 모델 평가뿐만 아니라 실제 적용 가능성에도 방해가 됩니다.

데이터 밸런싱 기법

불균형 데이터를 해결하는 주요 두 가지 접근 방식이 있습니다:

1. 언더샘플링:
   • 설명: 이 방법은 다수 클래스의 인스턴스 수를 소수 클래스와 맞추기 위해 감소시키는 것을 포함합니다.
   • 작동 원리: 다수 클래스의 하위 집합을 무작위로 선택하여 유지하고 나머지는 폐기합니다.
   • 장점: 데이터셋을 단순화하고 훈련 시간을 줄일 수 있습니다.
   • 단점: 유용한 정보를 손실할 수 있어 모델 성능이 저하될 수 있습니다.

   imblearn을 사용한 예:

   Java

   from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler rus = RandomUnderSampler(random_state=42) X_resampled, Y_resampled = rus.fit_resample(X, Y)

   1 2 3 4

   from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler          rus = RandomUnderSampler(random_state=42)     X_resampled, Y_resampled = rus.fit_resample(X, Y)

2. 오버샘플링:
   • 설명: 이 기법은 소수 클래스의 인스턴스 수를 다수 클래스와 맞추기 위해 증가시키는 것을 포함합니다.
   • 작동 원리: 합성 샘플을 생성하거나 기존 샘플을 복제하여 소수 클래스를 강화합니다.
   • 장점: 다수 클래스의 모든 정보를 보존합니다.
   • 단점: 기존 소수 클래스 인스턴스를 복제하여 과적합이 발생할 수 있습니다.

   imblearn을 사용한 예:

   Java

   from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ros = RandomOverSampler(random_state=42) X_resampled, Y_resampled = ros.fit_resample(X, Y)

   1 2 3 4

   from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler          ros = RandomOverSampler(random_state=42)     X_resampled, Y_resampled = ros.fit_resample(X, Y)

Using the imblearn Library

파이썬의 imblearn 라이브러리는 언더샘플링과 오버샘플링 모두를 위한 간단한 도구를 제공합니다. 설치 및 사용에 대한 간단한 가이드는 다음과 같습니다:

1. 설치:

   이미 설치되지 않은 경우, pip을 사용하여 imblearn을 추가할 수 있습니다:

   Java

   pip install imblearn

   1	pip install imblearn

2. 구현:
   • 언더샘플링:
     Java

     from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler rus = RandomUnderSampler(random_state=42) X_resampled, Y_resampled = rus.fit_resample(X, Y)

     1 2 3 4

     from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler          rus = RandomUnderSampler(random_state=42)     X_resampled, Y_resampled = rus.fit_resample(X, Y)

   • 오버샘플링:
     Java

     from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler ros = RandomOverSampler(random_state=42) X_resampled, Y_resampled = ros.fit_resample(X, Y)

     1 2 3 4

     from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler          ros = RandomOverSampler(random_state=42)     X_resampled, Y_resampled = ros.fit_resample(X, Y)

고급 기법

무작위 언더샘플링과 오버샘플링이 간단하고 효과적이긴 하지만, SMOTE와 같은 보다 정교한 방법은 기존 인스턴스를 단순히 복제하거나 폐기하는 대신 합성 샘플을 생성하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. SMOTE는 소수 클래스에 대해 보다 일반화된 결정 경계를 생성하여 모델이 소수 클래스 인스턴스를 정확하게 예측할 수 있도록 도와줍니다.

결론

데이터셋을 균형 맞추는 것은 견고하고 공정한 머신러닝 모델을 구축하는 데 있어서 기본적인 단계입니다. 언더샘플링과 오버샘플링과 같은 기법을 사용함으로써 불균형 데이터의 부정적인 영향을 완화할 수 있으며, 이는 더 나은 성능과 보다 신뢰할 수 있는 예측으로 이어집니다. 진행하면서 SMOTE와 같은 고급 방법을 탐구하면 불균형 데이터셋을 처리하는 접근 방식을 더욱 정교하게 다듬을 수 있을 것입니다.

오늘의 논의에 참여해 주셔서 감사합니다! 앞으로 있을 세션에서도 더 많은 통찰과 고급 주제를 기대해 주세요. 좋은 하루 되시고, 건강하세요!