【10分で分かる】機械学習に大事な不均衡データの対処法と評価方法を解説!

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  • เผยแพร่เมื่อ 14 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 13

  • @aiby8596
    @aiby8596  4 ปีที่แล้ว +1

    【視聴ガイド】
    01:08 不均衡データとは
    02:48 不均衡データの扱い方と対処法
    03:12 アンダーサンプリング
    03:30 オーバーサンプリング
    05:00 重み付け
    05:40 異常検知問題として扱う
    06:12 不均衡データにおける評価指標
    07:13 適合率
    07:40 再現率

  • @lionemaru225
    @lionemaru225 4 ปีที่แล้ว +1

    ありがとうございました!
    最近、不均衡データを知ったので大変良い勉強になりました。
    あと些末なことですが、本やwebサイトでのインプットがメインだったのでAccuracyやPrecisionの発音聞けて良かったです。

    • @aiby8596
      @aiby8596  4 ปีที่แล้ว

      コメントありがとうございます!
      不均衡データは、実データでは頻出なのでぜひおさえておいてください!

  • @TT-ig8qe
    @TT-ig8qe 3 ปีที่แล้ว

    SMOTEにおけるk近傍は、正例のみを対象とする(つまり正例負例間の内挿はない)のではなかったでしょうか?

    • @aiby8596
      @aiby8596  3 ปีที่แล้ว

      ご指摘ありがとうございます。大変申し訳ございません、おっしゃるとおりです。私の理解が甘い状態で動画にしてしまっておりました。こちら修正いたしました。

    • @TT-ig8qe
      @TT-ig8qe 3 ปีที่แล้ว +1

      @@aiby8596 迅速なご回答・ご対応ありがとうございます!いつも楽しみに拝見させていただいてますので、これからも頑張ってください!

    • @aiby8596
      @aiby8596  3 ปีที่แล้ว +1

      @@TT-ig8qe ありがとうございます!また何かあればご指摘いただけると助かります。

  • @江戸川-m5q
    @江戸川-m5q 4 ปีที่แล้ว +2

    この動画、サイコー! (^^)/

    • @aiby8596
      @aiby8596  4 ปีที่แล้ว

      ありがとうございます!