undersampling (1) 썸네일형 리스트형 [Week4] Image classification - Class imbalance *Class imbalance Class imbalance : 어떤 데이터에서 각 클래스(주로 범주형 변수)가 갖고 있는 데이터의 양에 차이가 큰 경우 class imbalance는 어떤 문제를 발생시킬까? 데이터가 적은 소수의 클래스의 의견에 귀를 기울이지 못하면 일반적인 경우를 예측하는데에 한계가 있음 따라서 overfitting을 막고, generalization gap을 줄이기 위해서는 Class imbalance 문제를 해결 해야함 ex) class imbalance - 4번 클래스는 4000개의 데이터가 있는 반면 8, 11, 14, 17번 클래스는 약 100개에도 못미친다. 따라서 small data에 대한 bias를 가질 수 밖에없고, 일반적인 경우를 예측해내기 힘듦 *여러가지 Soluti.. 이전 1 다음
