[불균형데이터처리] 오버샘플링(Oversampling) / SMOTE

 

이번에 알아볼 것은 불균형 데이터(Imbalanced Data) 처리에 대해서 알아보겠습니다.

 

불균형 데이터는 모델 학습에 좋지 않은 영향을 미치게되어 그 모델의 신뢰성을 떨어뜨리곤 하는데요.

 

그렇다면, 불균형 데이터가 가지고 있는 문제는 무엇이며, 이를 해결하기 위한 방법 중 오버샘플링에 대해서 알아보겠습니다.

 

추가적으로, 오버샘플링 기법 중 많이 활용되는 SMOTE(Synthetic Miniority Oversampling Technique)에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 불균형 데이터와 불균형 데이터의 문제점

- 불균형 데이터(Imbalanced Data)란, 불균형한 클래스 분포를 가진 데이터셋을 말합니다.

 

- 불균형한 클래스 분포란, 하나의 클래스가 다른 클래스보다 훨씬 더 많은 샘플을 가지고 있는 경우를 말하며, 이런 경우 모델은 다수 클래스에 치우쳐 학습을 하게되어 소수 클래스에 대한 성능이 저하될 수 있습니다.

 

- 불균형 데이터가 모델 학습에 미치는 영향을 정리하면 아래와 같습니다.

 a) 클래스 불균형 편향: 불균형한 데이터셋에서 모델은 일반적으로 다수 클래스에 더 많은 주의를 기울입니다. 이로 인해 모델은, 다수의 클래스를 잘 학습하지만 소수 클래스에 대한 성능이 저하될 수 있습니다.
 b) 모델 평가의 오류: 불균형 데이터셋에서 모델의 성능을 평가할 때 주의가 필요합니다. 정확도(accuracy)는 클래스 불균형으로 인해 잘못된 해석으로 유도할 수 있으며, 이로 인해 모델의 성능을 과대평가할 수 있습니다. 

  * 예를 들어, 90개의 강아지 클래스와 10개의 고양이 클래스가 있는 데이터를 가지고 모델을 학습시키고 평가하는 경우, 해당 모델이 아무 기준없이 "강아지"라고만 분류해도 90%의 정확도를 가지게 됩니다. 즉, 정확도가 90%가 되더라도 해당 모델은 좋은 분류성능을 가졌다고 말할 수 없습니다. 
 c) 클래스 불균형을 다루지 않는 모델의 불안정성: 일부 모델은 클래스 불균형을 처리하지 않고 학습하면 불안정해질 수 있습니다.

  * 예를 들어, 로지스틱 회귀와 같은 선형 모델은 클래스 불균형에 민감할 수 있습니다.
 d) 소수 클래스의 분류 오류: 모델은 소수 클래스에 속하는 샘플을 제대로 분류하지 못할 수 있습니다. 즉, 모델이 소수 클래스를 무시하거나 잘못 예측할 수 있습니다.
 e) 샘플 수 부족: 소수 클래스의 샘플 수가 너무 적으면 모델이 해당 클래스를 제대로 학습하기 어려울 수 있습니다. 이로 인해 모델이 일반화 성능을 제대로 내지 못할 수 있습니다.

 

- 위와 같은 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법은, 소수의 클래스의 숫자를 증가시키는 오버샘플링(Over Sampling)과 다수의 클래스 숫자를 줄이는 언더샘플링(Under Sampling)이 있습니다.

 

- 이 중 오늘은 오버 샘플링에 대해서 알아보겠습니다.

 

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2. Python 코드를 활용한 오버샘플링(Over Sampling)과 SMOTE

- 먼저 오버샘플링에 대해서 알아보겠습니다.

 

- 오버샘플링은 불균형 데이터의 문제 해결방안 중 소수의 클래스의 데이터를 복제하거나 합성하여 데이터셋의 클래스 분포를 균형있게 만드는 방법을 말합니다. 

 

- 먼저 기본적인 오버샘플링에 대해서 파이썬 코드로 알아보겠습니다.

 

2-1) 오버샘플링(Over Sampling)

 

* 임의로 불균형 데이터 군집을 만들기 위해, numpy와 시각화를 위한 matplotlib의 pyplot 라이브러리, 그리고 나중에 갯수 계산을 위한 counter 라이브러리를 불러옵니다.

* 이후, 불균형 클래스 데이터를 생성하고, 데이터 분포를 시각화 해보았습니다.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from collections import Counter

# 클래스 불균형을 가진 데이터 생성

np.random.seed(0)

majority_class = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(900, 2))

minority_class = np.random.normal(loc=4, scale=1, size=(100, 2))

# 데이터셋 결합

X = np.vstack((majority_class, minority_class))

y = np.hstack((np.zeros(900), np.ones(100)))

# 데이터 분포 시각화

plt.figure(figsize=(8, 6))

# 다수 클래스 플롯

plt.scatter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], label="Majority Class", c='blue', marker='o', s=100)

# 소수 클래스 플롯

plt.scatter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], label="Minority Class", c='red', marker='x', s=100)

plt.xlabel("Feature 1")

plt.ylabel("Feature 2")

plt.title("Imbalanced Data Distribution")

plt.legend()

plt.show()

# 클래스 분포 확인

print("클래스 분포:", Counter(y))

 

* 해당 클래스의 분포 비는 900(파란색) : 100(빨간색) 입니다.

 

 

* 이번에는 단순히 소수의 데이터 셋의 숫자를 복제하여 늘려보는 오버샘플링을 해보겠습니다. 소수 클래스의 데이터 모두를 1번씩 자기 복제해봤습니다.

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from collections import Counter

# 클래스 불균형을 가진 데이터 생성

np.random.seed(0)

majority_class = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(900, 2))

minority_class = np.random.normal(loc=4, scale=1, size=(100, 2))

# 데이터셋 결합

X = np.vstack((majority_class, minority_class))

y = np.hstack((np.zeros(900), np.ones(100)))

# 소수 클래스의 인덱스 찾기

minority_indices = np.where(y == 1)[0]

# 소수 클래스의 크기를 다수 클래스와 동일하게 맞추기 위해 복제

oversampled_X = np.vstack((X, X[np.random.choice(minority_indices, size=800, replace=True)]))

oversampled_y = np.hstack((y, np.ones(800)))

# 오버샘플링 후 데이터 분포 시각화

plt.figure(figsize=(12, 6))

# 다수 클래스 플롯

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.scatter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], label="Majority Class", c='blue', marker='o', s=100)

plt.scatter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], label="Minority Class", c='red', marker='x', s=100)

plt.xlabel("Feature 1")

plt.ylabel("Feature 2")

plt.title("Imbalanced Data Distribution")

plt.legend()

# 오버샘플링 후 플롯

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.scatter(oversampled_X[oversampled_y == 0][:, 0], oversampled_X[oversampled_y == 0][:, 1], label="Majority Class", c='blue', marker='o', s=100)

plt.scatter(oversampled_X[oversampled_y == 1][:, 0], oversampled_X[oversampled_y == 1][:, 1], label="Minority Class (Oversampled)", c='green', marker='s', s=100)

plt.xlabel("Feature 1")

plt.ylabel("Feature 2")

plt.title("Oversampled Data Distribution")

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()

# 오버샘플링 후의 클래스 분포 확인

print("클래스 분포 (이전):", Counter(y))

print("클래스 분포 (이후):", Counter(oversampled_y))

* 위 그림 및 결과와 같이 클래스의 분포가 균형적이게 바뀌었습니다. 

 

 

2-2) SMOTE

 

- 이번에는 SMOTE를 활용해서 오버샘플링을 해보았습니다.

 

- SMOTE란, 소수 클래스의 샘플을 합성하여 데이터셋을 균형있게 만드는 방법 중 하나입니다.

 

- SMOTE의 주요 아이디어는 아래와 같습니다.

 a) 샘플 합성: SMOTE는 소수 클래스의 샘플을 선택하고, 각 선택된 샘플에 대해 이웃하는 샘플들을 선택합니다. 그런 다음 선택된 샘플과 이웃 샘플 사이의 차이를 계산하여 새로운 합성 샘플을 생성합니다.
 b) 이웃 샘플 선택: SMOTE는 기존 소수 클래스 샘플 주변의 이웃 샘플을 선택하는데, 이웃 샘플은 k 최근접 이웃(k-nearest neighbors) 알고리즘을 사용하여 찾습니다.
 c) 샘플 합성 과정: SMOTE는 선택된 소수 클래스 샘플과 그 이웃 샘플 간의 차이를 이용하여 새로운 샘플을 생성합니다. 합성된 샘플은 선택된 샘플과 이웃 샘플 사이의 일정한 비율을 유지하며 생성됩니다.

* 샘플 생성 비율 조절을 위해 SMOTE는 합성 샘플의 수를 조절할 수 있는 파라미터를 제공합니다. 이를 통해 원하는 비율로 오버샘플링을 조절할 수 있습니다.
* SMOTE는 원본 데이터를 변형하지 않고 합성된 샘플을 생성하기에 원본 데이터의 변형이 없다는 특징이 있습니다.

 

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from collections import Counter

from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 클래스 불균형을 가진 데이터 생성

np.random.seed(0)

majority_class = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(900, 2))

minority_class = np.random.normal(loc=4, scale=1, size=(100, 2))

# 데이터셋 결합

X = np.vstack((majority_class, minority_class))

y = np.hstack((np.zeros(900), np.ones(100)))

# SMOTE를 사용하여 소수 클래스 오버샘플링

smote = SMOTE(sampling_strategy='auto', random_state=0)

X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)

# 오버샘플링 후 데이터 분포 시각화

plt.figure(figsize=(12, 6))

# 다수 클래스 플롯

plt.subplot(1, 2, 1)

plt.scatter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], label="Majority Class", c='blue', marker='o', s=100)

plt.scatter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], label="Minority Class", c='red', marker='x', s=100)

plt.xlabel("Feature 1")

plt.ylabel("Feature 2")

plt.title("Imbalanced Data Distribution")

plt.legend()

# 오버샘플링 후 플롯

plt.subplot(1, 2, 2)

plt.scatter(X_resampled[y_resampled == 0][:, 0], X_resampled[y_resampled == 0][:, 1], label="Majority Class", c='blue', marker='o', s=100)

plt.scatter(X_resampled[y_resampled == 1][:, 0], X_resampled[y_resampled == 1][:, 1], label="Minority Class (Oversampled)", c='green', marker='s', s=100)

plt.xlabel("Feature 1")

plt.ylabel("Feature 2")

plt.title("Oversampled Data Distribution")

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()

# 오버샘플링 후의 클래스 분포 확인

print("클래스 분포 (이전):", Counter(y))

print("클래스 분포 (이후):", Counter(y_resampled))

 

이렇게 생성된 데이터 셋의 분류 결과는 다음 포스팅을 통해서 알아보겠습니다.