機械学習のサンプリングとは
サンプリングは、データセットからランダムに一部のデータを選択し、その部分集合を使用して処理を行う手法です。大規模なデータセットを処理する際に、メモリの制限や計算時間の削減のためにしばしば使用されます。サンプリングには、次のようないくつかの手法があります：
- ランダムサンプリング: データセットからランダムに一定割合のデータを選択します。この手法は、データセット全体の特徴を維持するため、より広く使用されています。
- 層別サンプリング: 各クラスやグループから一定割合のデータを選択します。これにより、各クラスやグループの特徴を維持しつつ、サンプリングを行うことができます。
- 適応的サンプリング: モデルの学習中に、誤分類されたサンプルや重要なサンプルに重点を置いてサンプリングを行う手法です。これにより、モデルの性能を向上させることができます。
ただし、サンプリングにはデータの偏りが生じる可能性があるため、注意が必要です。特に、レアイベントや少数派クラスがある場合は、サンプリングによってその重要性が失われる可能性があります。そのため、サンプリングを行う際は、データセットの特徴や目的に応じて慎重に計画する必要があります。