월간 데이콘 신용카드 사용자 연체 예측 AI 경진대회

안녕하세요 :)

ML을 공부하고 있는 학부생 입니다.

시험 기간과 겹치게 되어 가벼운 마음으로 이 대회를 참여하고 있습니다.

간단한 EDA를 하던 중 궁금증이 생겼습니다.

데이터를 뜯어보던 중 데이터가 어느 정도 불균형함을 알게 되었습니다.

처음에는 단순하게 One-Hot-Encoding을 하려고 했었습니다.

모든 Categorical Feature들을 One-hot Encoding하면 너무 Sparse하면서도 0으로 채워진 데이터를 생성하게 됩니다.

즉, 어떤 Feature는 거의 1로 채워져 있으나, 나머지 Feature들은 0으로 채워져 있을 것입니다.

이렇게 되면 linear-based 모형에서는 학습이 잘 안될 것 같다는 생각이 들었습니다.

물론 Tree-Based 모형에서는 Feature를 좁혀나가며 선택하니 학습이 잘 될 수도 있을 것이라고 생각합니다.

그럼에도 너무 심한 불균형은 과적합을 불러올 수도 있다고 생각합니다..

Mean-Encoding을 하기에는 target이 Multiclass이기에 조금 더 고려해야 하는 부분도 존재하고,

Label-Encoding으로 진행했더니 오히려 성능이 떨어진 것을 확인할 수 있었습니다.

이런 Imbalanced Data에 대해서 처리하는 과정에서 어떤 방법을 사용할 수 있는지 궁금합니다!

그리고 제 생각이 잘못되었다면 가르쳐주시면 감사하겠습니다!

이상 학부생 나부랭이였습니다 :)

아래에는 관련 이미지를 첨부하겠습니다!

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