アンダーサンプリングとの組み合わせ: オーバーサンプリングとアンダーサンプリングを組み合わせ
アンダーサンプリングとオーバーサンプリングを組み合わせる手法は、トレーニングデータのクラスの不均衡を解消し、モデルの性能を向上させるための有効な方法です。この手法には以下のような方法があります：
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SMOTEとTomekリンク: SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）は、少数派クラスのサンプルを合成することによりオーバーサンプリングを行います。Tomekリンクは、異なるクラスのサンプル間で最も近い近傍のペアを特定し、その中で少数派クラスのサンプルを削除することによりアンダーサンプリングを行います。
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SMOTEとENN: SMOTEとENN（Edited Nearest Neighbors）を組み合わせる方法もあります。ENNは、少数派クラスのサンプルを異常なものとして識別し、これらを削除することによりアンダーサンプリングを行います。
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SMOTEとクラスタリング: SMOTEとクラスタリング手法（例えばK-means）を組み合わせて、オーバーサンプリングした後にクラスタリングを適用し、クラス間の距離を保ちつつ適切なバランスを実現します。
これらの手法を用いて、データセットのクラスの不均衡を適切に解消し、モデルの性能向上を目指してください。ただし、過剰なサンプリングや特定の手法の過度な依存は過学習を招く可能性があるため、慎重に検討する必要があります。