클래스 불균형
데이터셋 내에서 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 상태를 의미한다. 이 경우 모델이 다수 클래스에 편향되어 학습될 위험이 있어 오버샘플링이나 특수 평가지표 활용 등의 대처가 필요하다.