「データが足りないなら増やす。多すぎるなら減らす。」 シンプルに言えば、それがサンプリングの発想です。 特に分類問題などで、片方のクラスだけが極端に少ない（例えば「異常」や「不良品」など）とき、モデルは多数派ばかりを学習してしまい ...

サンプリングとは調査対象の母集団の中から、調査を行うサンプル（標本）を抽出することです。 調べたいデータが大量の場合、全てのデータを調べることはコストや時間を考えると現実的ではないため、調べたい母集団の中から一部のデータ（標本）を無 ...