균형 노드

밸런스 노드를 사용하여 데이터 세트의 불균형을 수정하여 지정된 테스트 기준에 맞출 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 세트에 두 개의 값(low 또는 high)만 있고, 90%의 경우 low 이고 10%의 경우 high 인 경우를 가정해 보겠습니다. 많은 모델링 기법들은 이런 편향된 데이터에 문제가 있습니다. 왜냐하면 이런 기법들은 낮은 결과 만 학습하고 높은 결과는 무시하는 경향이 있기 때문입니다. 왜냐하면 높은 결과는 더 드물기 때문입니다. low 와 high 결과의 수가 거의 같고 데이터가 잘 균형 잡혀 있다면, 모델은 두 그룹을 구분하는 패턴을 발견할 가능성이 더 높아집니다. 이 경우, 균형 노드는 결과가 낮은 경우를 줄이는 균형 지침을 만드는 데 유용합니다.

균형 조정은 사용자가 지정한 조건에 따라 레코드를 복제하고 삭제하는 방식으로 수행됩니다. 조건이 충족되지 않는 레코드는 항상 통과됩니다. 이 과정은 기록을 복제하거나 삭제하는 방식으로 진행되기 때문에, 다운스트림 작업에서 데이터의 원래 순서가 사라집니다. 밸런스 노드를 데이터 스트림에 추가하기 전에 반드시 시퀀스 관련 값을 도출해야 합니다.