꿈라CBT다음 중 불균형 데이터에 관한 설명으로 적절하지 않은 것은?
- 1소수 클래스에 대해서는 데이터 분석 모델이 제대로 학습하거나 예측하지 못하는 경향을 보인다.
- 2데이터 불균형 문제는 소수 클래스의 경우 언더샘플링 방법을 적용하여 해결한다.
- 3모델이 소수 클래스를 더 잘 학습하도록 소수 클래스의 샘플에 높은 가중치를 부여한다.
- 4클래스 간 균형을 맞추기 위해 다수 클래스의 샘플을 제거하면 정보 손실이 발생할 수 있다.
다음 중 불균형 데이터에 관한 설명으로 적절하지 않은 것은?