안녕하세요, 수업을 듣다가 fraud detection을 예시로 주셨던 범주형 데이터 속성중에 세트 자체에서 불균형이 큰 경우, 예를 들어 yes 는 1000 개고 no 가 5개 밖에 없는 극단적인 불균형이 있을 때는 모델의 정확도를 맞추기 어렵다고 설명주신 부분에 질문이 있어요. 저도 사실 제 프로젝트를 하던중에 비슷한 문제가 있었어서 SMOTE같은 방법을 써서 어떻게 해서든 불균형 문제를 완화해보려고 노력했는데 주어진 데이터 자체가 너무 불균형이 심하면 설명주셨던 것처럼 별다른 방법을 찾지 못했습니다. 만약 그럼에도 불구하고 그 데이터가 중요한 속성들과 데이터라면 어떻게 다루는 것이 좋을까요? 제가 예전에 했던 방법은 정확하게는 기억이 나지 않지만 그 그룹군을 아예 나누어 data frame을 따로 짜서 분석을 진행해보려고 했던 것 같아요. (예시: no = fraud 그룹군 df, yes = non_fraud 그룹군) 실질적으로는 보통 어떻게 접근하거나 해결하는 지 궁금합니다...!