「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 ...

SYSTEM | BLOCK サンプリングは、データブロック単位でサンプリングを行うため、大規模なテーブルでも高速に処理できます。これは、データ全体を個別に評価する必要がないため、特に大規模データセットでのパフォーマンスが向上します。 効率的なデータ ...