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데이터 불균형이 머신러닝 모델 성능에 미치는 영향
Impact of data imbalance on machine learning model performance 원문보기


이보배 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 빅데이터융합학과 국내석사)

초록
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데이터 불균형은 머신러닝 분류 모델의 성능을 저하하는 요인으로 작용한다고 알려져 있다. 이러한 불균형을 해결하기 위해 샘플링 방법이나 두 개 이상의 모델을 결합한 앙상블 기법 등을 이용하여 분류하려는 집단의 데이터 분포를 비슷하게 맞추고 성능을 높이려는 연구가 활발하게 진행되고 있다.
본 연구에서는 데이터의 불균형이 머신러닝 모델 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 역으로 ...

주제어

#데이터 불균형 머신러닝 

학위논문 정보

저자 이보배
학위수여기관 고려대학교 컴퓨터정보통신대학원
학위구분 국내석사
학과 빅데이터융합학과
지도교수 김현철
발행연도 2020
총페이지 vi, 45장
키워드 데이터 불균형 머신러닝
언어 kor
원문 URL http://www.riss.kr/link?id=T15641200&outLink=K
정보원 한국교육학술정보원
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