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오버샘플링 (oversampling) 용어 설명 | AI Trends

oversampling

오버샘플링

입문

데이터 불균형을 해결하기 위해 소수 클래스의 샘플을 인위적으로 늘리는 기법이다. 단순 복제나 합성 데이터 생성을 통해 클래스 간 비율을 맞춘다.

비슷한 개념

smote upsampling imbalanced-data data-augmentation overfitting synthetic-data-generation image-augmentation imbalanced-classification

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