売り切れ（0以下)のサンプルが9割以上なんだけど、大丈夫かな

2024年6月8日

在庫のほとんどが売り切れ（在庫が0以下）の場合、データが不均衡になる可能性があります。このような場合、モデルが単純にすべてのサンプルを売り切れと予測するだけで高い精度を達成できることがあります。このような問題を適切に処理しないと、モデルの性能評価が実際の性能よりも極端に楽観的になります。

不均衡なデータセットに対処するためのいくつかの方法があります：

1. リサンプリング:

   • マイナークラスのサンプルを増やすオーバーサンプリングや、メジャークラスのサンプルを減らすアンダーサンプリングを行います。

2. クラス重み付け:

   • モデルにおいてマイナークラスの重要性を増加させることで、不均衡なデータに対処できます。

3. 異なる評価指標の使用:

   • 不均衡なデータに対しては、適合率、再現率、F1スコアなどのバランスの取れた指標を使用することが重要です。

4. 生成モデル:

   • マイナークラスのデータを生成する生成モデル（例：GAN）を使用してデータを補完することができます。

5. アンサンブル方法:

   • 複数のモデルを組み合わせることで、不均衡なデータセットに対処できます。

不均衡なデータに対処する方法を適用して、モデルの性能評価を行うことが重要です。特に、テストセットでの性能評価が重要です。データが不均衡な場合、テストセットでの性能評価がトレーニングセットと同等であることを確認する必要があります。