すでに知っている数学だけで組み立てる古典的モデル
一度も鳴らない煙探知機は、ほとんど毎日正しい。たいていの日には火事がないからだ。その探知機を「99%正確」と呼べば、その数値は技術的には正しく、そして完全に無意味だ。本当に大事なただ一日、実際に火事が起きた日こそ、それが黙ったままの日だからだ。実データで訓練された分類器は、この同じ罠に絶えずはまる。現実の分類問題のほとんどは、公平な五分五分の分け方ではないからだ。不正利用はまれだ。特定の病気はまれだ。工場のラインの不良品はまれだ。ほぼすべての例が普通のクラスに属し、捕まえる価値のある例こそが少数派なのだ。
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▶ クラス不均衡：ひとつのラベルが支配するとき