smote

데이터 증강기법 키워드
데이터가 불균형할 때 쓰는 기법 (일반적인 데이터 증폭에도 사용됨)

knn: 데이터가 만약 이진분류하는 거다, 하나는 데이터가 수없이 많고 하나는 두 개 밖에 없다고 하자. accuracy로 하면 x로만 찍으면 잘 나오니까 F score로 하는 거고,
knn 알고리즘 (k-nearest) 유사한 놈들 생성시키기. 수량을 비슷하게 맞춘 뒤에 다시 acc로 판단하기.
imagedatagenerator도 되긴 하지만 smote도 좋다.
대회 이전에 미리 증강법을 통해서 데이터 뿔리고 모델 돌리고
실데이터 나오면 그 때 모델 맞춰가는 것임.
대회 시작 전부터 미리 작업 들어가야 함.