Mahalanobis distanceをsample_weightにする 備忘録 - Qiita

概要 imbalancedなclassification問題のsample_weight計算方法を調べてて、regressionならどうなるのだろう、と疑問に感じた。classificationの場合、classの出現頻度の逆数をweightとする。つまり稀なクラスほどweightは大きくなる。 これをregressionに当てはめるなら稀な値、つまりanomalyなyほどweightを大きくすればいいんじゃないかと。そうすると特異検知の話になるのでsample_weightをマハラノビス距離にしてみたらどうだろう、というのが今回の実験備忘録。 classification用のsample_weight計算方法は良い記事を見つけたので、それを試した備忘録を後日投稿することとする。 実施期間: 2023年2月 環境：Colab パケージ：scikit-learn 1. Dataset skl

[sh19910711]

"classの出現頻度の逆数をweightとする。つまり稀なクラスほどweightは大きくなる / これをregressionに当てはめるなら稀な値、つまりanomalyなyほどweightを大きくすればいいんじゃないか" 2023