일반 적 으로 기계 학습 실험 을 진행 하 기 위한 학습 데이터 로 는 범주 별로 데이터 의 수 가 비슷 하 게 구성 되 어 있 는 것 을 사용 한다 . 그러나 많 은 실제 데이터 들 은 클래스 별로 데이터 의 수 가 비슷 하 지 않 아 불 균형 문제 에 속하 게 되 고 이러 한 경우 소수 범주 에 속한 데이터 들 은 잘못 분류 되 어 성능 이 낮 게 나올 가능 성 이 높 다 . 이러 한 부작용 은 기계 학습 알고리즘 의 설계 특성 상 각 범주 의 상대 적 인 분포 를 고려 하 는 대신 전반 적 인 성능 을 최적 화 시키 려 하 기 때문 에 발생 하 는 것 이 다 .