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이분형 자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 표본재추출 방법 비교
Comparison of resampling methods for dealing with imbalanced data in binary classification problem 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.32 no.3, 2019년, pp.349 - 374  

박근우 (연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 의학통계학과) ,  정인경 (연세대학교 의과대학 의생명시스템정보학교실 의학통계학과)

초록
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이분형 자료의 분류에서 자료의 불균형 정도가 심한 경우 분류 결과가 좋지 않을 수 있다. 이런 문제 해결을 위해 학습 자료를 변형시키는 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 이분형 자료의 분류문제에서 불균형을 다루기 위한 방법들 중 표본재추출 방법들을 비교하였다. 이를 통해 자료에서 희소계급의 탐지를 보다 효과적으로 하는 방법을 찾고자 하였다. 모의실험을 통하여 여러 오버샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링과 언더샘플링 혼합방법의 총 20가지를 비교하였다. 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, support vector machine, 랜덤포레스트 모형을 분류기로 사용하였다. 모의실험 결과, 정확도가 0.5 이상이면서 민감도가 높았던 표본재추출 방법은 random under sampling (RUS)였다. 그 다음으로 민감도가 높았던 방법은 오버샘플링 ADASYN (adaptive synthetic sampling approach)이었다. 이를 통해 RUS 방법이 희소계급값을 찾기 위한 방안으로는 적합했다는 것을 알 수 있었다. 몇 가지 실제 자료에 적용한 결과도 모의실험의 결과와 비슷한 양상을 보였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A class imbalance problem arises when one class outnumbers the other class by a large proportion in binary data. Studies such as transforming the learning data have been conducted to solve this imbalance problem. In this study, we compared resampling methods among methods to deal with an imbalance i...

주제어

표/그림 (11)

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
RUS 방법의 장점은? 따라서 논문에서 찾고자 하는 민감도를 높이는 방법이 RUS라고 할 수 있다. 임의로 자료를 선택하는 것이기 때문에 특별한 가정 없이 사용할 수 있는 장점이 있다.
표본재추출(resampling) 방법이란? 원 자료를 이용해 새로운 학습 자료를 이용하는 것은 원 자료의 값을 없애거나 가상의 값을 만드는 방식이다. 이를 표본재추출(resampling) 방법이라 한다.
분류문제에서 대표적으로 쓰이는 분석 방법은? 모의실험을 통하여 여러 오버샘플링, 언더샘플링, 오버샘플링과 언더샘플링 혼합방법의 총 20가지를 비교하였다. 분류문제에서 대표적으로 쓰이는 로지스틱 회귀분석, support vector machine, 랜덤포레스트 모형을 분류기로 사용하였다. 모의실험 결과, 정확도가 0.
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