불균형 데이터 Imbalanced data 처리하는 다양한 방법

불균형 데이터 Imbalanced data 처리하는 다양한 방법

• 불균형 데이터(Imbalanced data) 처리 방법
  • class weight : class weight 옵션을 이용해 특정 class의 weight 업데이트 양 늘려주기
  • oversampling 기법 : ex) Smote를 이용해 Data 전처리
  • undersampling : class가 2개 있는데 데이터가 충분히 많은 상태에서 불균형하다 하면 undersampling 하기
  • Loss 변경 : ex) Focal Loss
  • Reinforcement Learning 사용 : ex) Using Deep Q-Learning in the Classification of an Imbalanced Dataset
  • keras-balanced-batch-generator 사용
    • 배치마다 class를 동일한 비율로 바꿔주는 generator
    • 코드 github : https://github.com/soroushj/keras-balanced-batch-generator

code는 keras 기반으로 링크 첨부했습니다.

 

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