imbalanced-data
특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적은 상태를 의미한다. 이는 모델이 다수 클래스에 편향되게 학습되어 소수 클래스 예측력이 떨어지는 문제를 야기한다.
데이터 불균형 해결의 열쇠: 마르코프 체인 기반의 새로운 텍스트 증강 기법