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최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.
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V. Chandola / 2009 / Anomaly detection : a survey / ACM Computing Surveys 41(3):1~58
Monowar H. Bhuyan / 2014 / Network Anomaly Detection: Methods, Systems and Tools / IEEE Communications Surveys & Tutorials 16(1):303~336
Nathalie Japkowicz / 2002 / The class imbalance problem: A systematic study1 / Intelligent Data Analysis 6(5):429~449
H. Y. Cho / 2020 / A genetic algorithm to optimize SMOTE and GAN ratio in class imbalanced datasets / Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference :33~34
H. Y. Cho. / 2020 / Optimization of Data Oversampling Ratio Using a Genetic Algorithm
Monowar H. Bhuyan / 2014 / Network Anomaly Detection: Methods, Systems and Tools / IEEE Communications Surveys & Tutorials 16(1):303~336
Nathalie Japkowicz / 2002 / The class imbalance problem: A systematic study1 / Intelligent Data Analysis 6(5):429~449
H. Y. Cho / 2020 / A genetic algorithm to optimize SMOTE and GAN ratio in class imbalanced datasets / Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference :33~34
H. Y. Cho. / 2020 / Optimization of Data Oversampling Ratio Using a Genetic Algorithm
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