「アンダーサンプリング」とはどういう意味ですか？

目次

アンダーサンプリングは、データ分析で使われる手法で、データの一部のカテゴリに比べて他のカテゴリに例が多すぎる状況を扱うために使われるんだ。これは、一方のクラスがもう一方よりもずっと大きい場合によく見られて、モデルをトレーニングして予測を作るときに問題が起こることがある。

データをバランスするために、アンダーサンプリングは大きいクラスからの例の数を減らす。これによって、両方のクラスが似たような数の例を持つ、よりバランスの取れたデータセットを作るのが目標なんだ。これで、機械学習モデルのパフォーマンスが向上することがあるから、両方のクラスから均等に学べるようになる。

アンダーサンプリングは役立つけど、欠点もあるよ。大きいクラスから例を取り除きすぎると、貴重な情報が失われる可能性がある。これを回避するために、アンダーサンプリングをバギングみたいな他の手法と組み合わせて、より良い精度を維持しながら利用可能なデータを最大限に活用する方法もある。

全体的に見ると、アンダーサンプリングは不均衡なデータを扱うのに役立つツールなんだけど、大事な情報を失わないように注意して使うべきだね。