スケーリングの観点からみてどう？

2024年6月8日

提供されたコードでは、スケーリング処理が行われていません。一般的に、SVMのようなモデルでは、特徴量のスケーリングが重要とされています。特に、カーネル法を使用する場合や特徴量のスケールが異なる場合は、スケーリングが必要です。

したがって、提供されたコードにスケーリング処理を追加することをお勧めします。一般的には、標準化や正規化などのスケーリング手法が使用されます。これにより、特徴量の値の範囲が均一化され、モデルの訓練が安定しやすくなります。

以下は、提供されたコードにスケーリング処理を追加した例です。

python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 特徴量のスケーリング
scaler = StandardScaler()
X_resampled_scaled = scaler.fit_transform(X_resampled)

# 層化k分割交差検証を実行（スケーリング後のデータを使用）
cv_results = cross_validate(svc_classifier, X_resampled_scaled, y_resampled, cv=cv, scoring=scoring)

このように、特徴量のスケーリングを行うことで、モデルの性能や安定性が向上する可能性があります。