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xgboostで小さいカテゴリもちゃんと分類するテクニック「sample weights」 - Qiita
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xgboostで小さいカテゴリもちゃんと分類するテクニック「sample weights」 - Qiita
はじめに 今お仕事でカテゴリ分類の予測モデルを構築しています。 例えば、ビールのような多ブランド展... はじめに 今お仕事でカテゴリ分類の予測モデルを構築しています。 例えば、ビールのような多ブランド展開をしているような商品において「今Aブランドを好んで飲んでいる人が、半年後はどのブランドを飲んでいそうか?」ということを当てるようなことをやっています。 で、この予測モデル、ただ単に精度が高ければ良いわけではなく「マイナーなブランドの分類精度もある程度担保してほしい」というビジネス上のオーダーがありました。不均衡データでそのまま分類モデルを作ると、どうしてもメジャーなブランドへの予測確率が高くなるように予測されやすくなるので、それは避けてほしい、ということでした。 手法はあまり複雑なことや色々な手法を試している暇が無いので、コンペでお馴染みのxgboostでやるとして、その際に上記のオーダーを満たすために使っているテクニックとして「sample weights」を使用しています。実際のkagg