한쪽으로 치우친 데이터 처리는 쉽지 않네요

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데이터를 처리 해 보다 보니까

대부분의 데이터들은 한쪽으로 치우쳐 있네요

고민하다가 찾아보니 이런 문제가 일반적인 것 이었군요.


예를 보니

디스크의 고장 (년 1% 미만)

시용카드의 불법 사용 (년 2%)

의료 데이터 (대부분의 환자가 건강하고 일부에 병이 있는 경우)

등등


이런 경우 학습을 대강 시키면 쉽게 모두 문제가 없는 것으로 예측해 버려서

정확도는 높게 나오는데 쓸데 없는 학습이 되는 경우가 많네요


쉬운 접근으로는 Oversample, undersample 을한다고 하는데 이걸로 만은 잘 안 되네요

Midabo 2017-12
Positive case 에 가중치를 주는 방법이 있는데, 일반화에 치명타를 입게 되더라고요
     
가중치를 주면 확 쏠리기도 하고 잘 안 되더라고요. 역시 쉽지 않네요




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