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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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