꿈라CBT목표변수에 클래스 불균형 문제가 나타났을 때, 이를 해결하는 방법으로 가장 적절하지 않은 것은?
- 1소수 클래스의 관측치를 늘리는 과대표집(Over-sampling)을 적용한다.
- 2다수 클래스의 관측치를 줄이는 과소표집(Under-sampling)을 적용한다.
- 3설명변수들을 주성분 분석으로 축약하여 변수의 개수를 줄인다.
- 4학습 시 소수 클래스에 더 큰 벌점을 부여하는 클래스 가중치 조정을 적용한다.
목표변수에 클래스 불균형 문제가 나타났을 때, 이를 해결하는 방법으로 가장 적절하지 않은 것은?