꿈라CBT클래스 불균형(Class Imbalance, 데이터 불균형)에 관한 다음 설명 중 옳지 않은 것은?
- 1Weight Balancing(클래스 가중치 조정) 기법으로는 불균형 문제를 해결하는 것이 불가능하다.
- 2Oversampling(오버샘플링)은 원본 데이터의 성질을 동일하게 유지하면서 양이 적은 데이터를 양이 많은 데이터 수준으로 샘플링하는 방법이다.
- 3Undersampling(언더샘플링)은 대표성이 잘 유지되도록 양이 많은 데이터를 양이 적은 데이터 수준으로 샘플링하는 방법이다.
- 4클래스 불균형은 주로 클래스의 개수 자체보다는 클래스별 샘플 수와 관련된 문제를 의미한다.