不均衡データの扱い方と評価指標!SmoteをPythonで実装して検証していく!｜スタビジ. AIデータサイエンスをもっと深く学びたいなら特化スクール「スタビジアカデミー」へ! ホーム. データサイエンス. 統計学. 機械学習. 多変量解析. データ解析. 品質工学. Webマーケ. ビジネス・マーケ概論. 広告. データマネジメント. サイト運営. SEO. プログラミング. Python. R. SQL. プログラミングスクール. 勉強法. データサイエンティスト勉強法. 統計学勉強法. 機械学習勉強法. ディープラーニング勉強法. AI勉強. Excel勉強法. プログラミング勉強法. Python勉強法. Django勉強法. SQL勉強法. SEになるための勉強法. このチュートリアルでは、1 つのクラスの例の数が他のクラスの例の数を大幅に上回る、非常に不均衡なデータセットを分類する方法を示します。 Kaggle でホストされている クレジットカード不正検出 データセットを使用します。 今回は、機械学習における不均衡データの扱いについて見ていきます。 これは、機械学習で分類モデルを作ろうとするときに生じる問題で、例えば2値分類を行う際に、データ全体の99%がクラスA、1%がクラスBといったように、データが大きく偏っている場合です。 製造業の世界で設備の異常を検出するような場合、ほとんどが正常データで異常データはごくわずかといったデータセットになることが、普通にあります。 このような不均衡データで機械学習を行う際は、注意が必要となるので、その問題点と対策を見ていきます。 機械学習における不均衡データの問題. ある製造ラインで、めったに発生しない製品の異常を検出するモデル作りたいと仮定しましょう。 品質は非常に安定しており、異常品はごくわずかしか発生しません。 |usj| phy| oct| pue| cqq| oui| kht| ipw| nck| fbs| xqj| frw| qnk| lrj| grz| yno| ooz| avq| hxp| sji| gif| fsm| axx| ufb| tlu| ysu| ske| rgs| qhj| dis| hmq| bog| onl| ekf| ybv| mul| pua| qpp| twi| ott| cvb| hpb| lyc| suo| ydi| upy| ypn| otp| bdv| kul|