機械学習におけるクラスの重み付けとその実装方法 - Qiita

機械学習におけるクラスの重み付け 機械学習において、データセットのクラス分布が不均衡な場合には、重み付けの考え方を導入することが多いです。これは特に、一部のクラスのデータ数が他のクラスと比べて非常に少ない場合（不均衡なデータセット）に有効です。この記事では、クラスの重み付けについて説明し、その実装方法をKerasとAdaBoostで解説します。 クラスの重み付けとは？ クラスの重み付け（Class weighting）は、不均衡なクラス分布を持つデータセットに対する学習において、少数派のクラスを適切に扱うためのテクニックです。具体的には、クラスの重み付けは分類器に対して、少数派のクラスのデータに対する学習により重要な重みを置くよう指示します。これにより、少数派のクラスのデータがモデル学習において大きな影響を持つようになり、全体のパフォーマンスが向上することが期待できます。 Kerasでの実

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“クラスの重み付け（Class weighting）は、不均衡なクラス分布を持つデータセットに対する学習において、少数派のクラスを適切に扱うためのテクニックです。”