サンプルデータ量が10万件位あるんだけど、これは多い？
データセットのサイズが10万件というのは、一般的にはかなり大きなデータセットです。ただし、そのデータの複雑さや特性にも依存します。いくつかのタスクでは、10万件のデータで良好なモデルをトレーニングできますが、より多くのデータを持っていることは一般的には好ましいです。特に深層学習モデルをトレーニングする場合、数百万や数千万のサンプルがあるほうが、パフォーマンスが向上することがあります。ただし、10万件のデータセットでも、適切な特徴量エンジニアリングとモデルチューニングを行えば、高い精度のモデルを構築することができます。