imbalanced-learn
1. 개요
1. 개요
imbalanced-learn은 파이썬의 머신러닝 라이브러리로, 불균형 데이터 처리를 위한 다양한 리샘플링 알고리즘을 제공한다. 이 라이브러리는 scikit-learn과 호환되는 API를 지향하며, scikit-learn-contrib 커뮤니티에서 개발 및 유지보수하고 있다. 2014년에 최초 등장했으며, MIT 라이선스 하에 배포되는 오픈 소스 소프트웨어이다.
주요 목적은 분류 문제에서 특정 클래스의 샘플 수가 현저히 적은 불균형 데이터셋을 처리할 때 발생하는 문제를 완화하는 것이다. 이러한 데이터셋에서 표준 머신러닝 알고리즘은 다수 클래스에 편향되어 학습하는 경향이 있어, 소수 클래스에 대한 예측 성능이 저하될 수 있다. imbalanced-learn은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 자체의 분포를 조정하는 도구를 제공한다.
라이브러리가 제공하는 핵심 기능은 크게 언더샘플링, 오버샘플링, 그리고 이 둘을 결합한 하이브리드 샘플링 기법으로 구분된다. 또한, 앙상블 학습과 리샘플링을 결합한 전용 분류기도 포함하고 있다. 이러한 도구들은 scikit-learn의 파이프라인 및 그리드 서치와 같은 유틸리티와도 원활하게 통합되어 사용될 수 있다.
imbalanced-learn은 데이터 과학과 기계 학습 프로젝트에서 모델 성능을 개선하고, 정밀도와 재현율 같은 평가 지표의 균형을 맞추는 데 널리 활용된다. 이를 통해 사기 탐지, 질병 진단, 희귀 사건 예측 등 소수 클래스의 정확한 식별이 중요한 다양한 실제 문제에 효과적으로 적용할 수 있다.
2. 주요 기능
2. 주요 기능
2.1. 언더샘플링 기법
2.1. 언더샘플링 기법
imbalanced-learn은 불균형 데이터 문제를 해결하기 위한 다양한 언더샘플링 기법을 제공한다. 언더샘플링은 다수 클래스의 샘플 수를 줄여 소수 클래스와의 균형을 맞추는 방법이다. 이 라이브러리는 단순 무작위 제거 방식부터 데이터 분포를 고려한 지능적인 방법까지 여러 알고리즘을 포함하고 있다.
대표적인 언더샘플링 기법으로는 Tomek Links가 있다. 이 방법은 서로 다른 클래스에 속하면서 가장 가까운 이웃인 샘플 쌍을 찾아, 그 중 다수 클래스 샘플을 제거한다. 이를 통해 클래스 간 경계를 더 명확히 만드는 효과가 있다. 또 다른 방법인 Condensed Nearest Neighbor는 분류 경계를 유지하는 데 필수적인 샘플만을 선별하여 데이터셋을 압축한다.
보다 복잡한 알고리즘으로는 Edited Nearest Neighbors와 One-Sided Selection이 있다. Edited Nearest Neighbors는 자신의 k-최근접 이웃 대다수와 클래스가 다른 샘플을 제거하여 노이즈를 제거한다. One-Sided Selection은 Tomek Links를 제거한 후 Condensed Nearest Neighbor 규칙을 적용하는 하이브리드 방식이다. 또한, 인스턴스 hardness threshold는 분류기가 예측하기 어려운 샘플을 기준으로 다수 클래스 샘플을 제거하는 방법을 사용한다.
이러한 기법들은 scikit-learn의 파이프라인과 호환되도록 설계되어, 전처리 단계에서 쉽게 통합되어 사용될 수 있다. 사용자는 데이터의 특성과 문제의 맥락에 따라 적절한 언더샘플링 전략을 선택하여 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
2.2. 오버샘플링 기법
2.2. 오버샘플링 기법
imbalanced-learn은 소수 클래스의 샘플을 인위적으로 증가시켜 클래스 간 불균형을 해소하는 다양한 오버샘플링 기법을 제공한다. 가장 기본적인 방법은 임의 오버샘플링으로, 소수 클래스의 기존 샘플을 무작위로 복제한다. 그러나 이는 과적합을 유발할 수 있어, 보다 정교한 알고리즘이 개발되었다.
대표적인 알고리즘으로 SMOTE가 있다. SMOTE는 소수 클래스 샘플과 그 K-최근접 이웃 사이에 가상의 새로운 샘플을 합성적으로 생성한다. 이를 통해 단순 복제가 아닌, 특징 공간 내에서 다양성을 확보한 새로운 샘플을 추가할 수 있다. SMOTE의 변형으로는 경계선 근처의 샘플을 중점적으로 생성하는 Borderline-SMOTE, 지원 벡터를 기반으로 하는 SVM-SMOTE 등이 포함되어 있다.
더 나아가, ADASYN은 소수 클래스의 분포를 고려하여 샘플링 난이도에 따라 가중치를 두고 새로운 샘플을 생성한다. 데이터의 지역적 밀도가 낮은 영역, 즉 학습이 어려운 영역에 더 많은 샘플을 집중시켜 분류기의 결정 경계를 개선하는 데 초점을 맞춘다.
이 라이브러리는 단순한 복제나 합성을 넘어, SMOTEENN 및 SMOTETomek과 같이 오버샘플링 후 잡음을 제거하는 클리닝 기법과의 결합 방법도 제공한다. 또한, KMeansSMOTE처럼 클러스터링을 활용하여 의미 있는 군집 내에서만 샘플을 생성하거나, 라벨 분포를 고려한 라벨별 샘플링 전략도 지원하여 다양한 데이터 특성에 맞춰 적용할 수 있다.
2.3. 결합 샘플링 기법
2.3. 결합 샘플링 기법
결합 샘플링 기법은 언더샘플링과 오버샘플링을 단순히 순차적으로 적용하는 것을 넘어, 두 방법을 통합적으로 활용하여 샘플링 과정의 단점을 보완하는 접근법이다. imbalanced-learn 라이브러리는 이러한 하이브리드 방식을 구현한 여러 알고리즘을 제공한다. 대표적인 예로 SMOTE와 Tomek Links 제거 기법을 결합한 SMOTETomek, 또는 SMOTE와 ENN (Edited Nearest Neighbours) 기법을 결합한 SMOTEENN이 있다. 이들은 먼저 오버샘플링으로 소수 클래스의 샘플을 인위적으로 증가시킨 후, 생성된 잡음 샘플이나 중복성을 제거하기 위해 언더샘플링을 적용하여 데이터의 품질을 개선한다.
결합 기법의 핵심 목표는 클래스 간 경계를 명확히 하면서도 정보 손실을 최소화하는 것이다. 예를 들어, SMOTETomek은 SMOTE가 생성할 수 있는 소수 클래스와 다수 클래스 샘플 사이의 중첩을 Tomek Links를 식별하여 제거함으로써 해결한다. 이를 통해 모델이 결정 경계를 학습하는 데 방해가 되는 잡음이 줄어들고, 과적합의 위험을 낮출 수 있다. 사용자는 imblearn의 combine 서브모듈을 통해 이러한 방법들을 쉽게 호출하고, 파이프라인에 통합하여 머신러닝 워크플로우의 일부로 활용할 수 있다.
이러한 기법들은 특히 소수 클래스의 샘플 수가 매우 적거나, 클래스 간 분포가 심하게 치우친 데이터셋에서 유용하게 적용된다. 의료 진단이나 사기 탐지와 같이 소수 클래스의 정확한 식별이 매우 중요한 분야에서 모델의 성능을 향상시키는 데 기여한다. 그러나 결합 기법 역시 계산 비용이 증가할 수 있으며, 하이퍼파라미터 설정에 따라 결과가 민감하게 변할 수 있다는 점은 고려해야 한다.
2.4. 앙상블 기법
2.4. 앙상블 기법
imbalanced-learn은 불균형 데이터 문제를 해결하기 위한 다양한 앙상블 기법을 제공한다. 이러한 기법은 단순한 리샘플링이 아닌, 앙상블 학습의 원리를 활용하여 샘플링 과정과 모델 학습 과정을 통합함으로써 더욱 견고한 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.
대표적인 앙상블 기법으로는 EasyEnsemble과 BalancedRandomForestClassifier가 있다. EasyEnsemble은 다수의 의사결정 나무를 사용하는 부스팅 계열의 방법으로, 각 반복에서 소수 클래스의 모든 샘플과 동일한 수의 다수 클래스 샘플을 무작위로 추출하여 앙상블을 구성한다. BalancedRandomForestClassifier는 랜덤 포레스트 알고리즘을 기반으로 하되, 각 의사결정 나무를 학습시킬 때 부트스트랩 샘플링 대신 균형 잡힌 데이터를 사용하도록 수정한 변형 모델이다.
이 외에도 BalancedBaggingClassifier와 같은 배깅 기반의 방법도 제공된다. 이 방법은 기존 scikit-learn의 배깅 분류기를 확장하여, 각 기본 분류기를 학습시키기 전에 데이터를 균형 있게 리샘플링하는 옵션을 추가하였다. 이러한 앙상블 접근법은 단일 리샘플링 기법에 비해 일반적으로 더 나은 일반화 성능과 과적합 방지 효과를 보여준다.
3. 설치 및 사용법
3. 설치 및 사용법
imbalanced-learn은 파이썬 기반의 라이브러리로, scikit-learn과의 호환성을 중시하여 설계되었다. 설치 방법은 매우 간단하며, 대표적인 패키지 관리자인 pip를 통해 pip install imbalanced-learn 명령어로 설치할 수 있다. 아나콘다 사용자는 conda install -c conda-forge imbalanced-learn 명령어를 사용할 수도 있다.
사용법은 scikit-learn의 API 설계 철학을 따르므로, 익숙한 사용자라면 쉽게 적응할 수 있다. 대부분의 샘플러는 fit_resample 메서드를 가지고 있어, 특징 데이터와 레이블 데이터를 입력받아 리샘플링된 데이터셋을 반환한다. 이는 scikit-learn의 파이프라인에 통합하여 사용할 수 있어, 전처리 단계를 포함한 머신러닝 워크플로우를 구성하는 데 유용하다.
주요 사용 절차는 다음과 같다. 먼저, 필요한 샘플링 클래스를 import한 후 객체를 생성한다. 생성 시 각 기법별 매개변수를 조정할 수 있다. 이후 fit_resample(X, y) 메서드를 호출하여 불균형 데이터를 보정하고, 그 결과를 분류 알고리즘의 학습에 활용한다. 라이브러리에는 SMOTE, RandomUnderSampler 등 다양한 기법이 구현되어 있어, 데이터의 특성에 맞게 선택하여 적용할 수 있다.
4. 적용 사례
4. 적용 사례
imbalanced-learn은 다양한 산업 분야와 연구 영역에서 불균형 데이터 문제를 해결하는 데 널리 활용된다. 특히 사기 탐지, 의료 진단, 이상 감지, 자연어 처리, 제조업 품질 관리 등에서 효과적으로 적용된다.
사기 탐지 분야에서는 정상 거래에 비해 사기 거래의 비율이 극히 낮은 경우가 대부분이다. imbalanced-learn의 언더샘플링 기법이나 오버샘플링 기법을 적용하여 소수 클래스인 사기 거래를 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터 분포를 조정한다. 이를 통해 머신러닝 모델이 사기 패턴을 더 잘 인식하도록 돕는다. 의료 분야에서는 암 진단이나 희귀 질환 예측과 같이 양성 샘플이 매우 적은 데이터셋에서도 유사한 방식으로 활용되어 진단 정확도를 높이는 데 기여한다.
제조업의 품질 관리나 산업 장비의 예지 정비에서도 imbalanced-learn이 중요한 역할을 한다. 정상적으로 작동하는 경우가 대부분이고 결함이나 고장 사례는 상대적으로 드물기 때문이다. SMOTE와 같은 알고리즘을 사용하여 소수 클래스인 결함 샘플을 합성하면, 고장을 조기에 예측하는 모델을 개발하는 데 도움이 된다. 또한 텍스트 분류 작업, 예를 들어 특정 주제에 대한 소수의 문서를 분류하거나 감성 분석에서 극소수의 긍정/부정 리뷰를 처리할 때도 데이터 불균형 문제를 완화하는 데 사용된다.
5. 장단점
5. 장단점
imbalanced-learn은 불균형 데이터 문제를 해결하는 데 있어 명확한 장점을 제공한다. 가장 큰 장점은 scikit-learn과의 완벽한 호환성으로, 익숙한 fit 및 transform API를 사용할 수 있어 기존 머신러닝 워크플로우에 쉽게 통합된다는 점이다. 또한 언더샘플링, 오버샘플링, 결합 샘플링 등 다양한 리샘플링 기법을 포괄적으로 제공하여, 사용자는 데이터의 특성과 문제에 맞춰 최적의 방법을 선택할 수 있다. 이 라이브러리는 활발한 커뮤니티에 의해 개발 및 유지보수되며, MIT 라이선스 하에 무료로 사용할 수 있어 접근성이 매우 높다.
그러나 몇 가지 주의할 점도 존재한다. 일부 샘플링 알고리즘, 특히 k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 한 방법들은 계산 비용이 높아 대규모 데이터셋에서 실행 시간이 길어질 수 있다. 또한, 리샘플링은 원본 데이터의 분포를 인위적으로 변경하는 작업이므로, 지나치게 적용할 경우 과적합을 초래하거나 모델의 일반화 성능을 저하시킬 위험이 있다. 특히 소수 클래스의 샘플을 무작위로 복제하는 단순한 오버샘플링은 이러한 문제를 일으키기 쉽다.
따라서 imbalanced-learn을 사용할 때는 단순히 도구를 적용하는 것을 넘어, 데이터의 본질을 이해하고 상황에 맞는 기법을 신중하게 선택해야 한다. 교차 검증을 통해 샘플링 전략의 효과를 평가하고, 생성된 샘플이 실제로 모델 성능 향상에 기여하는지 확인하는 과정이 필수적이다. 결국 이 라이브러리는 강력한 도구이지만, 사용자의 판단과 실험을 대체할 수는 없다.
