size 発送件数 60 1559 100 817 120 610 80 593 140 293 160 179 180 30 200 11 極端に件数がすくないものは、除去したほうがいいのかな？
データセット内の特定のクラスが極端に少ない場合、そのクラスはモデルのトレーニングにあまり役立たない可能性があります。このような場合、そのクラスを除去することは一般的なアプローチです。ただし、このような決定を行う前に、いくつかの考慮事項があります。
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データの意味解釈: クラスが極端に少ない場合でも、それが重要な情報を持っている可能性があります。そのため、データの背後にある意味を理解し、そのクラスを削除する前に慎重に検討することが重要です。
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サンプル数: 極端に少ないクラスが実際にどれだけ少ないかを確認する必要があります。そのクラスに十分なサンプルがない場合、モデルがそのクラスを適切に学習することができない可能性があります。
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モデルの目的: モデルの目的に応じて、極端に少ないクラスを削除するかどうかが異なります。たとえば、モデルの目的が極端に少ないクラスの予測に関連している場合、そのクラスを削除することは適切ではありません。
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サンプル数と性能のトレードオフ: クラスを削除すると、データセット全体のサンプル数が減少し、モデルのトレーニングがより困難になる可能性があります。そのため、極端に少ないクラスを削除する場合は、その影響を考慮する必要があります。
最終的な決定は、上記の要素を考慮した上で行う必要があります。極端に少ないクラスがモデルのトレーニングに寄与しないと判断された場合にのみ、そのクラスを削除することが適切です。