質問編集履歴
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コード修正
test
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File without changes
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@@ -6,7 +6,7 @@
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```python
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import albumentations as albu
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img = albu.Blur(blur_limit=4, p=
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img = albu.Blur(blur_limit=(4,7), p=1)(image=mask)['image'] # ランダムに1の確率でぼかし画像を生成
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```
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としてぼかし画像によるオーギュメンテーションを施し [50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50] 枚に水増ししたとします.
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タイトル修正
test
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@@ -1 +1 @@
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不均衡データに対しオーギュメンテーションを施し，正当に交差検証を行う方法
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不均衡データに対しオーギュメンテーションを施し，正当に交差検証を行う方法
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test
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File without changes
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文字修正
test
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File without changes
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test
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@@ -1,7 +1,7 @@
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### 前提
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機械学習について勉強中です.
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0~9までのクラスがあり，各クラス [50, 5, 10, 2, 8, 34, 7, 5, 4, 1] 枚の画像(物体の輪郭を
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0~9までのクラスがあり，各クラス [50, 5, 10, 2, 8, 34, 7, 5, 4, 1] 枚の画像(物体の輪郭内を白塗りした白黒画像)が含まれているとします.
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このとき, モデルの汎化性能を上げるために
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```python
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import albumentations as albu
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使用画像の情報を追加
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@@ -1 +1 @@
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不均衡データに対しオーギュメンテーションを施し，正当に交差検証を行う方法
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不均衡データに対しオーギュメンテーションを施し，正当に交差検証を行う方法(至急お願いします)
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test
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@@ -1,7 +1,7 @@
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### 前提
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機械学習について勉強中です.
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0~9までのクラスがあり，各クラス [50, 5, 10, 2, 8, 34, 7, 5, 4, 1] 枚の画像が含まれているとします.
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+
0~9までのクラスがあり，各クラス [50, 5, 10, 2, 8, 34, 7, 5, 4, 1] 枚の画像(物体の輪郭をかたどった白黒画像)が含まれているとします.
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このとき, モデルの汎化性能を上げるために
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```python
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import albumentations as albu
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2
追加
test
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File without changes
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test
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@@ -13,7 +13,7 @@
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現在はオーギュメンテーションをしたデータを手作業でtrain/testに分けて学習を行ったところ精度はほぼ100％近く出ています.
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### 実現したいこと
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交差検証を行うにあたって，このデータをどのようにtrain/testデータに分けるべきかが分かりません.
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交差検証を使用してモデルを評価したいのですが，このデータを用いて交差検証をする場合testデータにオーギュメンテーション画像が含まれてしまう
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交差検証を使用してモデルを評価したいのですが，このデータを用いて交差検証をする場合testデータにオーギュメンテーション画像が含まれてしまう恐れがあります.
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それを避けるために，trainデータだけにオーギュメンテーション画像が含まれるような交差検証の方法などがあれば教えていただきたいです.
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@@ -21,6 +21,7 @@
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### その他の疑問
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上記のデータではtrainデータにのみオーギュメンテーション画像が含まれるので，trainに対してtestが極端に少なくなってしまい正当な評価ができない可能性もありますが，こちら
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上記のデータではtrainデータにのみオーギュメンテーション画像が含まれるので，trainに対してtestが極端に少なくなってしまい正当な評価ができない可能性もありますが，こちらもどのように対処すれば良いのでしょうか.
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併せてお答えいただけますとありがたいです.
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追記
test
CHANGED
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File without changes
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test
CHANGED
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@@ -10,6 +10,7 @@
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としてぼかし画像によるオーギュメンテーションを施し [50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 50] 枚に水増ししたとします.
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+
現在はオーギュメンテーションをしたデータを手作業でtrain/testに分けて学習を行ったところ精度はほぼ100％近く出ています.
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### 実現したいこと
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交差検証を行うにあたって，このデータをどのようにtrain/testデータに分けるべきかが分かりません.
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交差検証を使用してモデルを評価したいのですが，このデータを用いて交差検証をする場合testデータにオーギュメンテーション画像が含まれてしまう危険があります.
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