TIL(Today I Learned)1️⃣데이터 불균형과 샘플링 기법데이터 불균형이란?각 클래스에 속하는 샘플 수가 크게 차이 나는 상태를 말한다. 예를 들어 사기 탐지 데이터에서 정상 거래 99%, 사기 거래 1%라면, 모델이 모든 케이스를 "정상"으로 예측해도 정확도 99%를 달성한다. 그래서 정작 탐지해야 할 소수 클래스를 제대로 학습하지 못하는 문제가 생긴다.불균형 데이터에서는 Accuracy 대신 Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC 같은 지표를 함께 봐야 한다.샘플링 기법클래스 간 데이터 수를 맞춰주는 방식으로, 크게 오버샘플링과 언더샘플링으로 나뉜다.오버샘플링소수 클래스의 샘플 수를 늘리는 방법이다.Random Oversampling : 소수 클래스 샘플을 단순 ..