데이터 불균형2 텍스트 전처리 심화 : 더욱 정교한 자연어 처리를 위한 필수 과정 서론앞선 글에서는 텍스트 전처리의 기본적인 개념과 중요성에 대해 알아보았습니다. 이번 글에서는 텍스트 전처리를 더욱 심화하여, 실제 자연어 처리 문제 해결에 필요한 다양한 기법들을 살펴보겠습니다. 텍스트 정규화, 형태소 분석, 문맥 정보 활용, 데이터 불균형 문제 해결, 그리고 다국어 처리까지, 보다 정교한 텍스트 전처리를 통해 자연어 처리 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.1. 텍스트 정규화텍스트 데이터를 일관된 형태로 변환하여 모델 학습에 필요한 노이즈를 줄이는 과정입니다.대문자 소문자 변환: 모든 문자를 소문자 또는 대문자로 통일하여 케이스 민감도를 줄입니다.특수문자 제거: 분석에 필요 없는 특수 문자(예: , . ! ?)를 제거합니다.줄임말 처리: '않습니다'를 '않다'와 같이 표준어로 변환합니.. 2024. 11. 20. 데이터 불균형 문제 해결: 오버샘플링, 언더샘플링, SMOTE 등 데이터 불균형 문제란?데이터 불균형 문제는 머신러닝 모델 학습 시 특정 클래스의 데이터가 다른 클래스에 비해 현저히 적은 상황을 의미합니다. 이러한 불균형은 모델이 다수 클래스에 편향되어 소수 클래스를 정확하게 분류하지 못하는 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 사기 거래 탐지 시스템에서 정상 거래 데이터가 사기 거래 데이터보다 훨씬 많다면, 모델은 대부분의 데이터가 정상 거래이므로 모든 거래를 정상으로 분류하는 경향을 보일 수 있습니다.데이터 불균형 문제 해결 방법1. 오버샘플링 (Oversampling)소수 클래스의 데이터를 복제하여 데이터의 균형을 맞추는 방법입니다. 간단하고 직관적이지만, 과도한 복제는 오버피팅 문제를 야기할 수 있습니다.장점: 구현이 간단하고 빠름단점: 오버피팅 가능성2. .. 2024. 11. 16. 이전 1 다음
