SMOTE 또는 합성 데이터로 불균형 클래스 문제 해결?
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
인공지능
대상자
데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 프로젝트 개발자 (중급~고급 수준)
핵심 요약
- SMOTE는 NearMiss 알고리즘 기반으로 고전적 불균형 클래스 해결 기법으로, 데이터 생성 없이 오버샘플링 수행
- 합성 데이터는 GAN 등의 신경망 기반 생성 모델을 통해 새로운 샘플 생성 가능, SMOTE의 한계 극복
- 실무 선택 기준: 데이터 특성(예: 특징 공간 복잡도), 모델 성능 지표(F1-score, AUC) 및 데이터 보존 요구사항 고려
섹션별 세부 요약
1. SMOTE: 알고리즘 개요
- SMOTE 원리: 최근접 이웃 기반으로 신규 샘플 생성
- 장점: 원본 데이터 손상 없음, 계산 효율성 높음
- 단점: 고차원 특징 공간에서 성능 저하 가능성
2. 합성 데이터: SMOTE 대안
- GAN 기반 생성: 신경망 학습을 통해 복잡한 분포 모델링 가능
- 장점: 데이터 다양성 확보, 심층 학습 모델과 호환성 우수
- 단점: 하이퍼파라미터 조정 및 대규모 컴퓨팅 자원 요구
3. 선택 기준: 실무 가이드
- SMOTE 적합 시: 소규모 데이터셋, 특징 공간이 간단한 경우
- 합성 데이터 적합 시: 복잡한 분류 문제, 성능 향상이 필수적일 때
- 성능 평가: AUC-ROC, F1-score 등 불균형 데이터 지표로 검증
4. 실무 고려사항
- 데이터 누락 방지: SMOTE 사용 시 원본 데이터와 중복성 검증 필수
- 모델 일반화: 합성 데이터 생성 후 검증 셋에 원본 데이터 포함 권장
- 도구 추천: Imbalanced-learn 라이브러리(버전 0.8.0 이상) 활용
결론
- *불균형 클래스 문제 해결 시 SMOTE와 합성 데이터의 선택은 데이터 특성, 모델 요구사항, 성능 지표에 따라 결정해야 하며, ThinkML의 기사에서 제시된 실무 가이드를 참고하여 프로젝트별 최적 전략** 수립이 필요합니다.