불균형 데이터
불균형 데이터
개요
불균형 데이터(Imbalanced Data)는 분류 문제에서 특정 클래스가 다른 클래스에 비해 극단적으로 적게 나타나는 데이터 세트를 의미합니다. 이 현상은 금융 사기 탐지, 의료 진단, 이상 감지 등 다양한 실생활 응용 분야에서 흔히 발생하며, 모델 학습과 평가에 심각한 영향을 미칩니다. 본 문서에서는 불균형 데이터의 정의, 원인, 문제점, 해결 방법 및 사례 연구를 체계적으로 탐구합니다.
1. 불균형 데이터의 정의
불균형 데이터는 분류 문제에서 클래스 간 수량이 극단적으로 차이나는 상태를 말합니다. 예를 들어, 금융 사기 탐지 시 사기 거래가 전체 데이터 중 1% 미만인 경우, 모델은 대부분의 샘플을 정상 거래로 분류하는 경향을 보입니다. 이는 다수 클래스(Majority Class)와 소수 클래스(Minority Class) 간의 불균형을 의미합니다.
주요 특징
- 분포 비대칭: 소수 클래스가 극히 적은 수량으로 나타납니다.
- 모델 편향: 모델이 다수 클래스에 과도하게 치우쳐 성능 저하를 초래합니다.
- 평가 지표 왜곡: 정확도(Accuracy)와 같은 단순 지표는 소수 클래스의 중요성을 무시할 수 있습니다.
2. 원인과 특성
2.1 주요 원인
| 원인 | 설명 |
|---|---|
| 자연적 발생 | 특정 현상이 드물게 발생하는 경우 (예: 암 진단 데이터) |
| 샘플링 편향 | 데이터 수집 과정에서 일부 클래스가 과대/과소 대표되는 경우 |
| 비용 문제 | 소수 클래스 샘플 수집에 높은 비용이 드는 경우 (예: 고장 데이터) |
2.2 특성
- 데이터 분포의 왜곡: 소수 클래스가 모델 학습에 충분히 반영되지 않습니다.
- 모델 성능 저하: 소수 클래스의 정확도(Recall)와 정밀도(Precision)가 낮아집니다.
- 실용성 문제: 실제 시스템에서 중요한 사건을 놓치는 경우가 발생합니다.
3. 문제점
불균형 데이터로 인한 주요 문제는 다음과 같습니다:
3.1 모델 편향
모델은 다수 클래스에 대한 학습이 과도하게 이루어져, 소수 클래스를 식별하는 능력이 약화됩니다. 예를 들어, 사기 탐지 시스템이 사기 거래를 정상으로 분류하는 경우, 실제 위험을 방치할 수 있습니다.
3.2 평가 지표의 오해
- 정확도(Accuracy): 다수 클래스 비중이 높아 모델이 "모든 샘플을 다수 클래스로 예측"해도 높은 정확도를 보일 수 있습니다.
- F1-Score: 정밀도와 재현율의 조화 평균으로, 소수 클래스에 대한 성능을 더 공정하게 평가합니다.
3.3 실용적 한계
불균형 데이터는 실제 시스템에서 중요한 사건을 놓치는 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 진단 모델이 암 환자를 정상으로 분류하면 치명적인 영향을 미칩니다.
4. 해결 방법
불균형 데이터 문제를 완화하기 위한 주요 기법은 다음과 같습니다:
4.1 샘플링 기법
| 유형 | 설명 |
|---|---|
| 오버샘플링(Oversampling) | 소수 클래스 샘플을 증식 (예: SMOTE) |
| 언더샘플링(Undersampling) | 다수 클래스 샘플을 감소 |
| 혼합 샘플링 | 오버/언더샘플링을 결합한 방법 |
예시: SMOTE 알고리즘
from imblearn.over_sampling import SMOTE
smote = SMOTE()
X_res, y_res = smote.fit_resample(X, y)
4.2 비용 함수 조정
- 비용 감쇠(Cost-sensitive Learning): 소수 클래스 오류에 더 높은 가중치를 부여합니다.
- 예:
class_weight='balanced'옵션 사용 (scikit-learn 등).
4.3 앙상블 기법
- 가중 앙상블(Weighted Ensemble): 각 모델의 성능에 따라 가중치를 조정합니다.
- ADASYN: SMOTE와 유사하지만, 소수 클래스 샘플이 희소한 영역을 더 집중적으로 증식합니다.
4.4 평가 지표 개선
- ROC-AUC: 분류 경계의 변화에 민감한 지표.
- F1-Score, Precision-Recall Curve: 소수 클래스 성능을 강조합니다.
5. 사례 연구
5.1 금융 사기 탐지
- 문제: 사기 거래가 전체 데이터의 0.1% 미만.
- 해결: SMOTE를 사용한 오버샘플링 + XGBoost 모델 적용.
- 효과: 재현율(Recall)이 85%에서 92%로 향상.
5.2 의료 진단
- 문제: 암 환자 데이터가 극히 적음.
- 해결: ADASYN을 활용한 샘플 증식 + 랜덤 포레스트 모델.
- 효과: 정밀도(Precision) 78% → 89%.
참고 자료
- Imbalanced Learning: Foundations and Algorithms
- SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique
- scikit-learn 공식 문서 (https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.utils)
관련 문서
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