빅데이터분석기사 필기 제8회 기출 · 분석 변수 처리
불균형 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
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정답: 4번
소수 클래스에는 데이터를 늘리는 오버샘플링(SMOTE 등)을 적용하고, 언더샘플링은 다수 클래스를 줄이는 기법이므로 4번이 옳지 않다.
1번의 불균형 시 최적화된 모델 학습이 어려워지는 점, 2번의 정확도 대신 정밀도·재현율을 평가지표로 삼아야 하는 점, 3번의 클래스 개수보다 클래스 간 샘플 수 차이에 영향을 받는다는 점은 옳다.
1번의 불균형 시 최적화된 모델 학습이 어려워지는 점, 2번의 정확도 대신 정밀도·재현율을 평가지표로 삼아야 하는 점, 3번의 클래스 개수보다 클래스 간 샘플 수 차이에 영향을 받는다는 점은 옳다.