SMOTE
synthetic minority over-sampling technique전문다른 이름: 스모트, 합성 소수 클래스 오버샘플링 기법
뜻풀이
쉬운 AI 사전
- [명사] (데이터) 적은 쪽 사례들 사이에 새로운 비슷한 사례를 만들어 끼워 넣는 방법.
실무 AI 사전
- [명사] (데이터) 소수 클래스 표본 하나와 그 이웃 사이의 선분 위에 새 표본을 만들어 단순 복제보다 과적합을 줄인다. 범주형 열이 많거나 클래스가 겹치면 오히려 노이즈가 된다. 학습 데이터에만 쓴다.
전문 AI 사전
- [명사] (데이터) 소수 클래스 표본 x와 그 k-최근접 이웃 x'를 골라 x + λ(x' - x) (λ는 0과 1 사이의 난수)로 합성 표본을 만드는 방식. 변형으로 Borderline-SMOTE, ADASYN, SMOTE-NC가 있다.
관용구/함께 쓰는 말
- 보간 - 두 점 사이의 값을 추정해 만드는 것.
- 소수 클래스 합성 - 적은 쪽 사례를 새로 만들어 내는 일.
쉬운 비유
두 점 사이의 직선 위에 점을 하나 더 찍는 것과 같다. 원래 있던 사례 근처에 비슷한 가짜 사례를 만든다.
예문
- 사기 사례 이천 건 사이를 보간해 SMOTE로 만 건까지 늘렸다.
- SMOTE를 분할 전에 하면 비슷한 표본이 학습과 테스트에 흩어져 평가가 왜곡된다.
- 범주형이 많으면 SMOTE-NC를 쓴다.
헷갈리는 용어 비교
- 오버샘플링
- 일반 오버샘플링은 같은 사례를 복제하고 SMOTE는 이웃 사례 사이에서 새로운 값을 만든다. 하지만 두 방식 모두 실제 새로운 정보를 더하는 것은 아니다.
맞춤법/표기법
- 바른 표기
- SMOTE
- 주의할 표기
- Smote
- 원어
- synthetic minority over-sampling technique
- 다른 이름
- 스모트, 합성 소수 클래스 오버샘플링 기법
- 참고
- 읽을 때는 스모트. 이미지나 텍스트 같은 비정형 데이터에는 그대로 쓰기 어렵다.