回答編集履歴
1
一部修正
test
CHANGED
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@@ -2,7 +2,7 @@
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2
2
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3
3
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4
4
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5
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-
不均衡データを
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5
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+
不均衡データをオーバーサンプリング等の手段で学習するのは、モデルを適切に創るためです。
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6
6
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7
7
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既に創られたモデルを使う、学習の段階では、気にする必要はありません。
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8
8
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@@ -12,4 +12,10 @@
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12
12
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13
13
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14
14
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+
- 上段が学習の時であり、オーバーサンプリング等の適切な不均衡データ学習を行わないと、多数派の学習データに過学習したモデルになってしまいます。
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+
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17
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+
- 下段は推論の時であり、既にモデルは固まっている段階ですので、データが不均衡であるかどうかは気にする必要はありません。
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18
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+
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19
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+
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20
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+
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