kakku22 https://blog.hatena.ne.jp/kakku22/ kakakakakku blog https://kakakakakku.hatenablog.com/ scikit-learn 機械学習 Python 分類などの機械学習モデルを構築するときにデータセットに偏り（不均衡データ）があると適切に学習できない可能性がある．データセットを強制的に増やす操作を「オーバーサンプリング」と言って，SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) や ADASYN (Adaptive Synthetic) など，具体的な「オーバーサンプリング手法」がよく知られている．ちなみに SMOTE は k-NN (k-Nearest Neighbor) : k近傍法 を参考に近接データを増やす． imbalanced-learn とは 今回紹介する imbalance… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkakakakakku.hatenablog.com%2Fentry%2F2021%2F11%2F01%2F145816" title="imbalanced-learn の SMOTE モジュールを使って簡単にオーバーサンプリングを実現する - kakakakakku blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/k/kakku22/20211101/20211101140016.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-11-01 14:58:16 rich https://kakakakakku.hatenablog.com/entry/2021/11/01/145816 1.0 100%