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機械学習モデルの訓練において、データセット中のクラスの出現頻度が大きく偏っている「不均衡データ」は、しばしば課題となります。 不均衡データをそのまま扱うと、モデルは多数派クラスに偏った予測を行うようになり、予測精度が低下する可能性があります。 本稿では、不均衡データ対策の手法と、より効果的なモデル構築のための包括的な戦略を紹介します。 初学者から実務家まで、幅広い読者に情報を提供することを目的としています。 1. 不均衡データとは 不均衡データとは、分類問題において、各クラスのデータ数が大きく異なるデータセットを指します。 例えば、クレジットカード詐欺検出では、詐欺取引 (Positive) は正常な取引 (Negative) に比べて圧倒的に少ないため、不均衡データとなります。 2. 不均衡データ対策の重要性 不均衡データをそのまま用いてモデルを学習すると、モデルは多数派クラスのデータに

いずれも，vSphereの導入方法はGoogle検索で大量に見つかります． 性能やインストールの手間の観点からは法人向けサーバーがいいのですが，場所をとるし，ファンの音もうるさいので見送り． Raspberry Piは安価で小さいのが魅力です．vSphereをインストールする方法もネット上に多く見つかりました． ただ，要件に照らし合わせてマシンパワーが足りないので見送り． 残るは PC です．これは選択肢が広いので，要件から選択肢を絞ります． 場所をとらないこと　⇒　ミニPC くらいのサイズがよい 安価で拡張性を有すること　⇒　ベアボーン ということで ベアボーン に行きつきました． ベアボーンPCの選択肢として，広く普及しているものをいくつか選びました． Intel NUC ASRock DeskMini H470 ASRock DeskMini X300 ASrock 4X4 BOX

SQLiteは，小規模なデータベースをサクっと作りたいときに使われるデータベースマネジメントシステム（DBMS）のひとつです． データベースとは データを登録したり，削除したり，検索したりするシステムのこと． 参照：データベースのきほん いまさら聞けないデータベースとは？ データベースの種類 MySQL PostgreSQL SQLite Oracle DB などがあります．（参照：MySQL、PostgreSQL、SQLite、Oracle DBの比較） 中でも，SQLite3はPythonの標準ライブラリに既に入っていて，機能が少なく，手軽に使えます． SQLite3の使い方 pythonとは別に，SQLを書く必要があります． # インポート import sqlite3 # データベースに接続 filepath = "test2.sqlite" conn = sqlite3.conn

Sphinxによる美しいドキュメント生成 🌟📚 更新履歴 2020年7月19日: Sphinx v3.1.2 を基準とした記述に更新。 2024年6月30日: Sphinx v7.0.0 を基準とした記述に変更。Pythonのバージョンアップ、モジュールの自動検出、Markdownのサポート、テーマのカスタマイズ、自動ビルドとデプロイ、その他について追記しました 1. Sphinxとは？ 🤔 Sphinxは知的で美しいドキュメントを簡単に作れるPython製のドキュメント生成ツールです。 （公式が自称しています） 例えば、下のようなドキュメントが、pythonのソースコードから生成できます。 Sphinxのメリット ✨ 美しいドキュメントを簡単に作成できる: Sphinxには、読みやすく美しいドキュメントを生成するための機能が豊富に用意されています。 Pythonプロジェクトとの親和