728x90 반응형 SMALL 오버샘플링2 [Data Science] 불균형한 데이터 균형 조정 불균형한 데이터 균형 조정 필요한 양보다 많으면 본질적으로 좋은 것은 없다. 더 많은 양의 CO2가 지구를 따뜻하게 할 것이고, 더 많은 양의 비가 도시에 범람할 것이고, 더 많은 생각은 당신의 실행을 망칠 것이다. 이러한 것은 데이터에도 동일하게 적용된다. 한 클래스의 인스턴스 수가 많을수록 가짜 예측이 발생한다. 간단한 예를 통해 이를 이해할 수 있다. 빨간 공과 파란 공이 가득한 가방이 있다고 상상하고 어떤 색 공을 그릴지 묻는다. 환자의 암 발병 여부를 예측하는 기계 학습 모델이라고 상상했을 때, 분명히 논리적인 선택은 대부분의 환자가 암이 아니기 때문에 환자에게 암이 없다고 결론을 내리는 것이다. 실제로 모델로서 모든 사람에게 암이 없다고 표시하는 것만으로도 높은 정확도를 얻을 수 있다. 데이터.. 2023. 12. 8. [XGBoost] 위스콘신 유방암 데이터 (3) wpbc 데이터셋 특징은 유방 종괴의 미세 바늘 흡인물 (FNA)의 디지털화된 이미지에서 계산된다. 이것은 이미지에 존재하는 세포 핵의 특성을 설명한다. (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%28Diagnostic%29) import pandas as pd df = pd.read_csv('wpbc_data.csv', header=None) df.head() # Outcome 값 변경 df.loc[df[1]=='N',1] = 0 df.loc[df[1]=='R',1] = 1 df[1] = df[1].astype('int32') df.describe() # 결측치 제거 및 Outcome 비율 확인 for key in df.keys.. 2022. 10. 4. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
