SVMMnisitara一気に性能が悪化した。
提供された結果から分かるように、Accuracyが約0.50であり、Precision、Recall、F1-scoreも低い値を示しています。特にクラス0のPrecisionが0であることから、モデルがクラス0を正確に予測できていないことが示唆されます。この結果は、モデルの性能が悪化していることを示しています。
このような性能の低下が発生する原因としては、いくつか考えられます：
- データの不均衡: クラス0とクラス1のサンプル数の差が大きいため、モデルがクラス0を十分に学習できていない可能性があります。
- ハイパーパラメータの選択: SVMモデルにおいて、適切なハイパーパラメータを選択せずにモデルをトレーニングしたことが、性能の低下につながっている可能性があります。
- データの前処理: データの前処理が不十分である場合、モデルの性能が低下することがあります。特に欠損値の処理や特徴量のスケーリングが重要です。
これらの問題を解決するために、以下のようなアプローチが考えられます：
- データのバランスを取るために、オーバーサンプリングやアンダーサンプリングなどの手法を使用します。
- ハイパーパラメータチューニングを行い、最適なハイパーパラメータを見つけます。
- データの前処理を改善し、欠損値の処理や特徴量のスケーリングを適切に行います。
これらのアプローチを試みて、モデルの性能を向上させることができるかどうかを検証することが重要です。