54. 불균형 데이터에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 1데이터 불균형이 있는 경우 최적화된 모델의 학습이 어려울 수 있다
- 2불균형 데이터 집합에서는 정확도보다는 정밀도를 평가지표로 설정해야 한다
- 3학습 시 클래스의 개수보다는 클래스 간의 샘플 수 차이에 영향을 받는다
- 4소수의 클래스는 언더샘플링을 적용해 해결한다
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