불 균형 데이터 문제 를 해결 하 기 위한 방법 으로 는 크 게 데이터 수준 , 알고리즘 수준 및 앙상블 접근 방법 이 있 다 . 데이터 수준 의 접근 방법 은 언더 샘플링 ( Under - sampling ) , 오버 샘플링 ( Over - sampling ) 이나 이 들 을 동시 에 사용 하 여 데이터 의 균형 을 조정 하 는 방법 이 다 . 알고리즘 수준 의 접근 방법 은 기존 기계 학습 알고리즘 의 오 차 함수 를 수정 및 비용 개념 을 사용 해 소수 군집 에 속한 데이터 에 더 큰 중요도 를 주 는 방법 이 다 . 앙상블 접근 방법 은 낮 은 성능 의 분류기 어려 개 를 종합 하 여 최종 분류기 의 성능 을 개선 시키 는 방법 이 다 . 특히 , 기계 학습 알고리즘 과 독립 적 인 데이터 수준 의 접근 방법 에서 많 은 연구 가 진행 되 어 왔 다 . 언더 샘플링 방법 은 다수 범주 에 속한 데이터 를 임의 적 으로 표본 추출 하 여 소수 범주 와 균형 을 이루 도록 하 는 방법 이 며 , 오버 샘플링 방법 은 소수 범주 에 속한 데이터 를 반복 적 으로 복사 하 여 다수 범주 와 균형 을 이루 도록 하 는 방법 이 다 .