モデルの性能は非常に高いものの、データの不均衡性やトレーニングデータとテストデータの分割方法に関する懸念
提供された結果から、モデルの性能は非常に高いものの、データの不均衡性やトレーニングデータとテストデータの分割方法に関する懸念があります。以下に、改善のためのいくつかの提案を示します：
- 適切なデータ分割:
- データをトレーニングセットとテストセットに適切に分割して、モデルの汎化性能を評価します。通常、トレーニングデータの70-80％をトレーニングに使用し、残りの20-30％をテストに使用します。
- 不均衡データへの対処:
- データが不均衡であるため、適切なリサンプリング手法を適用してデータのバランスを調整します。SMOTEやSMOTETomekのようなオーバーサンプリング手法を試してみることができます。
- 交差検証の使用:
- 交差検証を使用してモデルの安定性を評価します。特に、不均衡なデータに対して適切な分割を確認するために、層化k分割交差検証を使用します。
- ハイパーパラメータのチューニング:
- モデルのハイパーパラメータを調整して、モデルの性能をさらに向上させます。例えば、ランダムフォレストの木の数や深さなどのパラメータを調整します。
- 適切な評価指標の使用:
- 不均衡なデータセットに対しては、Accuracy以外の評価指標（再現率、適合率、F1スコアなど）を使用してモデルの性能を評価します。
これらの提案を実践して、モデルの性能をさらに向上させることができます。特に、データの不均衡性と適切な評価手法に注意して、モデルを改善することが重要です。