オーバーサンプリング、アンダーサンプリングって、目的変数に対して行うの？
はい、オーバーサンプリングとアンダーサンプリングは、主に目的変数（ターゲット変数、クラスラベル）に対して行います。
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オーバーサンプリング：少数クラスのサンプルを増やすために行われます。つまり、少数クラスのサンプルを増やすことで、クラス間のバランスを取ります。これにより、モデルが少数クラスをより効果的に学習できるようになります。
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アンダーサンプリング：多数クラスのサンプルを減らすことで行われます。これにより、クラス間のバランスを取ります。一般的に、多数クラスのサンプルを減らすことで、モデルのトレーニング時間を短縮することができます。ただし、データの情報が失われる可能性もあります。
これらの手法は、不均衡なデータセットでの機械学習モデルのトレーニングにおいて、特に重要です。不均衡なデータセットでは、モデルが多数クラスに偏ってしまう傾向があるため、オーバーサンプリングやアンダーサンプリングによってバランスを取ることが重要です。