[머신러닝] Oversampling & Undersampling

[ 목차 ]

Imbalanced data

이 게시글에선 Imbalaced data 상황에서 해결할 수 있는 Oversampling과 Undersampling의 개념에 대해서 다뤄보겠습니다.

우선, Oversampling과 Undersampling 기법이 왜 필요한지부터 생각해 볼 필요가 있습니다.

Classfication문제에서 majority class(다수 클래스) data가 minority class(소수 클래스) data의 수보다 훨씬 많은 경우, 모델은 new data(minority class data)에 대해서 주로 majority로 분류하게 되는 경향이 있습니다. 이렇게 되는 경우는 모델이 정확도를 최대화하려고 할 때 발생하게 됩니다.

 

아래 예시를 들어보겠습니다. 아래와 같이 불량 정상을 예측하는 모델이 있다고 가정하겠습니다.

예측 실제	불량	정상
불량	1	9
정상	11	979

 

위 표를 보면 이 모델의 정확도는 $\frac{1+979}{1+11+9+979}=\frac{980}{1000}$=0.98입니다. 이 모델은 좋은 모델이라고 할 수 있을까요? 사실 이 모델은 정확도는 되게 높지만, 좋은 모델이 아니라고 볼 수 있습니다. 만약 minority class의 예측을 중요시하게 되는(예를 들어 암과 정상 데이터) 데이터의 경우에는 전혀 도움이 되지 않는 모델입니다. 그래서 이런 Imbalacend data 문제를 해결하기 위해서 Oversampling과 Undersampling이 필요하게 됩니다. 이제 Oversampling과 Undersampling에 대해서 다뤄보겠습니다.

 

Oversampling

Oversampling은 minority class(소수 클래스)의 data를 복제하거나 증가시켜 majority class(다수 클래스)와의 균형을 맞추는 방법입니다. 이를 통해 모델이 minority class에 대해 더 나은 성능을 나타낼 수 있도록 합니다. Oversampling 기법은 Minority class의 data의 수가 현저히 적을 때 유용하게 사용될 수 있습니다. (위 방법의 경우에는 Minority class의 data를 무작위로 복제하여 샘플 수를 늘리는 방법)

 

장점(Pros)

1. 소수 클래스 데이터를 효과적으로 늘려 모델이 소수 클래스에 더 민감하게 반응할 수 있도록 함(모두 다수 클래스로 예측하는 문제를 해결할 수 있음)
2. 구현이 간단하고 빠름

단점(Cons)

1. 데이터를 단순하게 복제하기 때문에 과적합(Overfitting)이 될 수 있음

 

Undersampling

Undersampling은 majority class(다수 클래스)의 data를 줄여 minority class(소수 클래스)와의 균형을 맞추는 방법입니다. 다수 클래스의 데이터가 많을 때 학습 데이터에서 다수 클래스의 샘플을 무작위로 선택해서 그 수를 줄이는 방법입니다.

장점(Pros)

1. 간단하고 빠르며 데이터 셋의 크기가 줄어들어 학습 시간이 단축됩니다.

단점(Cons)

1. 다수 클래스의 데이터를 랜덤으로 선택하여 개수를 줄였기 때문에 다수 클래스의 정보가 손실될 수 있습니다. 그로 인해 모델 성능도 저하가 될 수 있습니다.(모델이 다수 클래스의 중요한 패턴을 학습하지 못할 수 있음)

데이터가 불균형한 상황에서 데이터를 증강시키거나 줄여서 모델의 성능을 향상시킬 수 있도록 하는 Sampling 기법을 다뤄보았습니다. 이 기법들로 인해 불균형한 상황에서 조금 더 중요한 클래스에 대해서 초점을 맞출 수 있습니다.

 

 

Oversampling과 Undersampling에는 다양한 기법이 존재하기 때문에 다른 게시글에서 응용기법을 포스팅하도록 하겠습니다.