「不均衡データ」とはどういう意味ですか？
目次
不均衡データっていうのは、データセットの中であるカテゴリやクラスが他のものよりもたくさんのインスタンスを持っているときに起こるんだ。こんな状況になると、予測や分類をするのが難しくなっちゃう。モデルが多数派クラスにばかり注目しちゃって、少数派クラスを無視しちゃうからね。
例えば、金融取引の詐欺を検出するためのデータセットを考えてみて。もし95の正当な取引に対して5の詐欺があったら、モデルはすべてを正当だとラベル付けしちゃって、高い精度を達成するかもしれないけど、ほとんどの詐欺ケースを見逃しちゃうことになるんだ。
なんで大事なの？
不均衡データは、医療、金融、製造業などさまざまな分野で機械学習モデルのパフォーマンスに影響を与えることがあるよ。例えば、医療診断では、不均衡データで訓練されたモデルが珍しい病気を見逃すかもしれない。大部分のデータが一般的な病気から来てるからね。
解決策
不均衡データに対処するためには、いくつかのテクニックが使えるよ。よくあるアプローチは、データセットをバランスさせること。少数派クラスのサンプルを追加するか、多数派クラスのサンプルを減らすかのどっちかね。もう一つの方法は、学習アルゴリズムを変更して少数派クラスにもっと注目させること。
これらの戦略を使うことで、より良い予測や機械学習タスクのパフォーマンス向上が期待できて、重要なケースを見逃さないようにできるんだ。