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GANを用いてテーブルデータの水増し

GANを用いてデータセットの水増しを行おうと考えています.
PythonのライブラリのCTGANを用いてデータの生成自体は上手くいっていますが,分類精度の向上には大きく変化がありません.
精度向上のために,以下のことを試しましたが上手くいっていないので,精度向上のために何かアドバイスがあれば幸いです.
予測のタスクとしては2値分類で,モデルはランダムフォレストを採用しています.
(GAN自体,データセットがある程度必要になると思うので,少量のデータセットの水増しを行うこと自体矛盾している気もしています..)

分類問題の内容と現状

予測のタスクとしては2値分類で,モデルはランダムフォレストを採用しています.
データセットは約1500あり,評価手法としては10分割交差検証を採用しています.
予測精度は73%程度で77%ぐらいまで精度があげれないかなと..

試したこと

  1. アンサンブル(スタッキング)
  2. Optunaを用いたチューニング
  3. 遺伝的アルゴリズムを用いた特徴量選択
  4. Epoch数の増加(10万回程度)

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Python3.7, CTGANを現状使用しています.

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回答 1

checkベストアンサー

+1

(GAN自体,データセットがある程度必要になると思うので,少量のデータセットの水増しを行うこと自体矛盾している気もしています..)

ご自身で回答なさっていることがすべてかなと思います。

データを見てみないと正確なことは言えないのが大前提ですが、

CTGANそして1-4までなさっているのであれば(もしやり方に間違えがなければ)
そもそもそういうデータなのでは。
データ加工とかまだ余地があるかもしれませんが、データを見ないと何とも言えず。

強いて挙げるのであれば
・ランダムフォレストよりもBoosting系(xgBoost、lightGBM、CatBoost)を試す
・3はやめて学習モデルに任せてみる
ことくらいでしょうか、、、

投稿

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  • 2020/09/07 19:28

    早速なコメントありがとうございます。
    もしご存知でございましたら、テーブルデータの水増し方法ほかにありましたら教えてくださると幸いです。

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