불균형 데이터(Imbalaned Data)는 데이터 마이닝 세계에서 생각보다 흔히 마주치는 도전 과제이다. 예를 들면, 자살 예측 혹은 질병 예측과 같은 부분에서 흔하다. 자살 시도 혹은 자살 생각을 하는 이들을 비교적 많지 않기에 자살 생각이 있다는 Y = 1인 사람이 30명 없다는 Y = 0인 사람이 300명이 있는 경우이다. 이 경우, 모델을 적합할 때 자살 생각이 없다는 300명의 데이터의 패턴을 더 많이 학습하기 때문에 자살 생각을 예측하기 쉽지 않다. 이렇게 예측 모델링에서 클래스 간 불균형은 모델의 학습 능력에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이를 해결하기 위한 전략이 필요하다. 본 글에서는 가장 간단한 방법으로 임계값(Threshold)를 조정하는 방법을 소개하려고 한다. 아마 머신러닝에 관심..
