クラスの不均衡は、オーバーサンプリングしようがアンダーサンプリングしようが、大して精度に影響はなかった。 そもそものデータ数が少ない事が原因だろうか？
クラスの不均衡は、データ数が少ない場合やクラス間の重要性の違いなどによって引き起こされることがあります。そのため、データ数が少ないことが原因の1つとして考えられます。不均衡なクラス分布を持つデータセットでは、一般的にマイノリティクラス（少数派クラス）の正確な予測が困難である場合があります。
データ数が少ない場合、特にマイノリティクラスのデータが極端に少ない場合は、モデルがマイノリティクラスをうまく学習できない可能性が高くなります。そのため、データ数を増やすことが重要です。ただし、オーバーサンプリングやアンダーサンプリングを行っても、その問題が解決されるわけではありません。
他のアプローチとしては、以下のような手法があります。
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データ収集: もし可能であれば、データを収集し、クラスの不均衡を解消することが最も望ましい方法です。
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クラスの重み付け: モデルの学習時に、クラスごとに重みを付ける方法です。これにより、少数派クラスの重要性を強調して学習することができます。
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異常検出手法: マイノリティクラスを検出するための異常検出手法を使用することも有効です。
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生成モデルの利用: オーバーサンプリングやアンダーサンプリングに代わる方法として、GAN（Generative Adversarial Networks）などの生成モデルを使用して新しいサンプルを生成する方法があります。
データ数が少ない場合、適切な対処法を選択し、適切な特徴量エンジニアリングとモデルの調整を行うことが重要です。