smote = SMOTE(random_state=42)X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_combined, y)# データの分割X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_resampled, y_resampled, test_size=0.3, random_state=42)# パイプラインの定義pipeline = SMOTEPipeline([ (‘classifier’, MultinomialNB())])でも、データ分割の前にSMOTEした方がいいんじゃない？

2024年6月8日2024年6月17日

はい、データの分割よりも前にオーバーサンプリングを行う方が良いでしょう。これは、テストデータがトレーニングデータに漏れることを防ぐためです。SMOTEを使用してデータをオーバーサンプリングした後、トレーニングデータとテストデータに分割するのが一般的な手順です。

修正したコードは以下のようになります。

python
# オーバーサンプリングを行う
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_combined, y)

# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_resampled, y_resampled, test_size=0.3, random_state=42)

# パイプラインの定義
pipeline = SMOTEPipeline([
    ('classifier', MultinomialNB())
])

# グリッドサーチを用いて探索
grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=10)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 最適なモデルを取得
best_model = grid_search.best_estimator_

このようにすることで、SMOTEによるオーバーサンプリングがトレーニングデータにのみ適用され、テストデータには影響を与えないようになります。