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클래스불균형(Imbalanced Class)에 대해 공부한 것을 공유하고자 합니다. 머신러닝에는 크게 회귀(Regression)와 분류(Classification)가 있습니다. 클래스불균형은 분류에서 발생하는 문제로 분류할려는 항목간 데이터 수가 큰 차이를 보이는 경우를 말합니다. 예를 들어 신용카드 사기에 대해 생각해보면, 엄청나게 많은 일반 거래(레이블:0)와 아주 조금의 사기거래(레이블:1)가 있을 것입니다. 클래스는 레이블이 0과 1로 나누어지는 이진분류입니다. (아래의 설명은 모두 이 예를 토대로 진행하겠습니다.) 머신러닝 학습은 레이블 0과 레이블 1이 어느정도 균형을 맞춰야 학습이 잘 이뤄집니다. 잘 이뤄진 학습은 분류하고자 하는 데이터를 좀더 정확히 분류할 수 있게 해 줍니다. 머신러닝 학..