불균형 데이터셋은 가공 단계에서 클래스 분포를 분석하고, 부족 클래스 보강, 중복 제거, 데이터 증강, 합성데이터 생성, 샘플링 기준 조정으로 보완할 수 있습니다. 목표는 단순 수량 균등이 아니라 모델이 필요한 상황을 충분히 학습하게 하는 것입니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 불균형 데이터셋의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 클래스별 수량과 품질을 함께 점검합니다.
- 부족 클래스의 수집 가능성과 생성 가능성을 나눕니다.
- 학습·검증·테스트 세트의 분포를 따로 확인합니다.
제조 불량, 산업재해, 의료 희귀 사례처럼 부족 데이터가 성능 병목이 되는 경우 합성 데이터 생성 및 구축을 함께 검토할 수 있습니다.
구축 시 주의할 점
- 부족 클래스를 무리하게 늘리다가 품질 낮은 데이터를 넣지 않도록 해야 합니다.
- 불균형 보정 후에도 테스트 세트의 현실성을 유지해야 합니다.
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