불균형 데이터 처리 알고리즘 PySpark 구현 및 심장병 예측
팀원: 김기수, 배홍섭, 백시관, 정태영
프로젝트 기간 : 22.11.6~22.12.16
사용 데이터 : 캐글 데이터 셋 이용 https://www.kaggle.com/code/omarmohamedyehia/heart-disease-prediction

대부분의 Task에서 라벨 데이터의 불균형 비율이 큰 데이터가 많음.
일반적인 학부 프로젝트나 학습 및 캐글에서 만나는 데이터의 경우 크기가 작아 Pandas를 이용해도 무방했음.
이에 따라 대부분 scikit-learn 라이브러리에 존재하는 imbalanced-learn 패키지를 통해 해결이 가능했음.
참고 : https://github.com/power-TY/ML_TeamProject

그러나 실제 필드에서 이용하는 데이터의 경우 빅데이터로 Pandas로 처리하기에는 여러가지 문제점이 존재함.

빅데이터의 문제

1. 데이터 규모의 증가
2. 데이터 규모의 증가로 인한 처리 속도 문제
3. 데이터 포맷의 다양성 증가

PySpark에서는 PySpark DataFrame을 통해 전체 데이터를 메모리에 저장하지 않고 효율적으로 처리할 수 있음.

하지만 PySpark에는 기존에 진행했던 프로젝트 불균형 데이터에 대한 처리를 진행할 때 이용할 수 있는 라이브러리가 따로 존재하지 않음.
이에 따라 기존 프로젝트와 같은 데이터를 PySpark dataframe으로 불러오고 불균형 알고리즘을 구현하여 성능을 비교함.

RandomOverSampling, RandomUnderSampling, SMOTE, BorderlineSMOTE ADASYN, Cost-Sensitive
프로젝트 기한 관계상 대부분 가장 많이 이용하고 범용성이 넓은 오버샘플링을 위주로 구현.