不均衡データに対するサンプリング
概要
- 機械学習において、目的変数列の要素が均衡でない、例えば、1と0のデータ数が大きく違う場合、などに有効です。
- もし、目的変数A列内で、1のデータ数が10,000、0のデータ数が1,000の場合
- アンダーサンプリング：1のデータ数をサンプリングし、0に合わせます。
- オーバーサンプリング：0のデータ数をサンプリングし、1に合わせます。
入出力
入力
- データ
出力
- データ
サンプル
仕様補足
準備中
目次
- 1.システム概要
- 2.組織管理機能
- 3.ホーム画面
- 4.分析プロジェクト
- 5.データ処理機能（分析プロジェクト）
- 6.機械学習機能（分析プロジェクト）
- 7.時系列分析機能（分析プロジェクト）
- 8.自然言語処理機能（分析プロジェクト）
- 9.変数機能
- 10.データソース
- 11.接続情報
- 12.SQL ビルダー
- 13.データ処理機能（SQLビルダー）
- 14.ビジュアライズ機能
- 15.ダッシュボード機能
- 16.スケジューリング
- 17.共有機能
- 18.Python出力
- 19.API化
- 20.nehan活用のヒント