어떤 데이터가 A,B,C라는 카테고리를 가지고 있을때 이 데이터의 양이 동일하지 않을때를 말한다.

ex ) A: 500, B: 100, C: 200

클래스가 불균형을 이루는 경우는 모델의 예측 결과가 한쪽으로 치우쳐 지게 된다.

ex) 위의 경우 A의 값이 더 자주 예측되게 된다.

해결 방법

• Over-sampling
• Under-sampling
• random-sampling

그외

• 클래스 가중치 수정

Data Science School