オーバーサンプリングやアンダーサンプリングをしても、大きな変化はなかった。

2024年6月8日

オーバーサンプリングやアンダーサンプリングが効果的でなかった場合、他のアプローチを検討することが重要です。以下は、さまざまなアプローチを提案します。

1. 特徴量エンジニアリング:

   • より意味のある特徴量を作成する
   • 特徴量選択または次元削減を行う

2. 異常検知:

   • 異常検知アルゴリズムを使用して、少数クラスの異常な振る舞いを検出する

3. アンサンブル学習:

   • 複数のモデルを組み合わせて、予測を行う
   • アンサンブル学習の一例として、バギングやブースティングを使用する

4. クラスの重み調整:

   • 不均衡なクラスの重みを調整する
   • クラスの重みを調整することで、モデルが不均衡なデータに適応しやすくなる可能性があります

5. 異なるアルゴリズムの試行:

   • ランダムフォレストやXGBoostなどの他のアルゴリズムを試してみる
   • 一部のアルゴリズムは不均衡なデータに対して特に効果的であることがあります

6. 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性能を最適化する
   • グリッドサーチやランダムサーチなどの手法を使用して、最適なハイパーパラメータを見つける

これらのアプローチを組み合わせて、不均衡なデータセットに対処することができます。試行錯誤を続け、最適な結果を得るために努力してください。