ä¸å‡è¡¡ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’undersampling + baggingã§è£œæ£ã™ã‚‹ã¨æ±ŽåŒ–性能も確ä¿ã§ãã¦è‰¯ã•ãㆠ- 渋谷駅å‰ã§åƒãデータサイエンティストã®ãƒ–ãƒã‚°å¼Šç¤¾ã®ãƒ©ãƒ³ãƒã‚²ã‚¹ãƒˆã«ãŠæ‹›ãã—ãŸã“ã¨ã®ã‚ã‚‹[twitter:@tmaehara]ã•ã‚“ãŒã€ã“ã‚“ãªã“ã¨ã‚’ツイートã—ã¦ãŠã‚‰ã‚Œã¾ã—ãŸã€‚ imbalanced data ã«å¯¾ã™ã‚‹å¯¾å‡¦ã‚’勉強ã—ã¦ã„ãŸã®ã ã‘ã©ï¼Œ[Wallace et al. ICDM'11] https://t.co/ltQ942lKPm … ã§ã€Œundersampling + bagging ã‚’ã›ã‚ˆã€ã¨ã„ã†çµè«–ãŒå‡ºã¦ã„ãŸï¼Žâ€” â„¢ 🔰 (@tmaehara) 2017å¹´7月29æ—¥ ä¸å‡è¡¡(imbalanced)データã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹åˆ†é¡žã«ãŠã‘る補æ£æ–¹æ³•ã«ã¤ã„ã¦ã¯ã€ä»£è¡¨çš„ãªæ‰‹æ³•ã§ã‚ã‚‹class weight（æ失関数ã«å¯¾ã—ã¦è² 例ã®ã‚³ã‚¹ãƒˆã‚’è² ä¾‹ã¨æ£ä¾‹ã®å‰²åˆã«å¿œã˜ã¦å‰²ã‚Šå¼•ãã‚‚ã®ï¼‰ã®ã‚„り方を以å‰ã“ã®ãƒ–ãƒã‚°ã§ã‚‚å–り上ã’ãŸã“ã¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã€ã»ã‚“ã®è§¦ã‚Šç¨‹åº¦ã§ã™ãŒã‚„ã£ã¦ã¿ã‚ˆã†ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ã¡ãªã¿ã«è¨ˆç®—è² è·ã¨ã‹è‡ªåˆ†ã®æ‰‹é–“ã¨ã‹è‰²ã€…考ãˆã¦ã€åŸºæœ¬çš„ã«ã¯ra
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