불균형 자료의 분류분석 방법별 성능 비교와 접근 전략 연구

A Study on the Performance Comparison and Approach Strategy by Classification Methods of Imbalanced Data

불균형 자료에 대한 분류분석을 하기 위해서는 두 가지 선택의 문제에 직면하게 된다. 하나는 분류분석을 위한 모형의 선택이고 또 다른 하나는 불균형 문제를 해결하기 위한 방법의 선택이다. 그래서 이 논문에서는 훈련표본의 규모나 독립변수의 수, 불균형 정도 등과 같은 데이터의 특징을 고려한 불균형 자료에 대한 순차적인 접근 전략 문제를 다루었다. 이를 위해 이진 분류 분석의 대표적인 모형인 로지스틱 회귀모형, 서포트벡터 머신, 딥러닝 방법을 자료의 특성에 따른 분류 성능을 비교하기 위한 이론적 고찰과 모의실험을 시행하였다. 그리고 자료의 불균형을 해결하기 위한 개선 방법들과 조합했을 때 Tukey의 다중비교를 통하여 분류 성능이 좋은 최적의 결과를 얻기 위한 접근 전략을 식별하기 위한 모의실험을 하였다. 모의실험 결과 자료의 특성중 훈련표본의 수량과 불균형 여부가 지배적인 요소로 작동되는 것을 확인할 수 있었으며, 훈련 표본이 적은 경우는 로지스틱 회귀모형으로 접근하여 과대추출 방법으로 자료의 불균형 문제를 해결하는 방법이 좋고, 훈련표본이 많은 경우는 딥러닝 방법으로 접근하여 가중치 방법이나 과소추출 방법으로 자료의 불균형을 개선하는 방법이 성능이 우수한 추정 결과를 얻을 수 있는 접근 전략임을 확인하였다.

In order to perform a classification analysis on imbalanced data, we are faced with two choices. One is the selection of a model for classification analysis, and the other is the selection of a method to solve the imbalance problem. Therefore, in this paper, I dealt with the problem of sequential approach to imbalanced data, taking into account the characteristics of the data such as the size of the training sample, the number of independent variables, and the degree of imbalance. A simulation is conducted to compare the logistic regression model, support vector machine, and deep learning, which are representative models used for binary classification analysis, to compare the classification performance according to the characteristics of the data. In addition, a simulation was performed to identify the approach strategy for obtaining the optimal result with good classification performance through Tukey s multiple comparison when combined with the methods to resolve the imbalance problem. As a result of the simulation, it was confirmed that the number of acquired samples and the presence of imbalance among the characteristics of the data operate as the dominant factors. In the case of small data, the logistic regression model is the best when combine with the over-sampling method to solve the data imbalance problem. In the case of big data, it was confirmed that the deep learning is the best when combine with the weighed estimation or the under sampling method to resolve the data imbalance problem.