「前処理技術」とはどういう意味ですか？
目次
前処理技術って、データを分析したりコンピュータモデルに読み込ませる前に準備する方法のことだよ。特に、あるクラスの情報が他よりもめっちゃ多い不均衡なデータに対処する時に重要なんだ。これって、医療とか詐欺検出みたいな分野でよくあるんだよね、特定の条件や出来事が珍しいから。
一般的な前処理方法
オーバーサンプリング: この方法は、珍しいクラスの例の数を増やしてデータをバランスさせるやり方だよ。そうすることで、モデルはあまり一般的でないケースからも学びやすくなるんだ。
SMOTE（合成少数オーバーサンプリング技術）: この技術は、既存の珍しいケースに基づいて新しい例を生成するんだ。合成データポイントを作って、モデルがより多様なデータセットから学べるようにするんだ。
プライベート合成データ生成: このアプローチは、新しいデータを作るけど、元のデータが守られるようにするんだ。敏感な情報を明らかにせずにデータセットのバランスを取るのに役立つよ。
前処理の利点
こういう前処理方法を使うことで、特に一部のクラスが過小評価されてる場合のモデルの精度が向上するんだ。これによって、モデルがより一般的なクラスに偏らず、すべてのクラスでより良い予測ができるようになるよ。