AWS認定試験 AI Practitioner(予想問題) その1
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問題 20 / 65
解約予測のデータが極端に不均衡な場合、モデルの性能改善に有効なのはどれか?
①説明変数を全て削除する
②正解率(accuracy)だけを評価指標に使う
③再サンプリングや重み付けでクラスバランスを調整する
④学習データを増やさずにそのまま放置する
⑤ラベルをランダムに再割り当てする
解約予測のデータが極端に不均衡な場合、モデルの性能改善に有効なのはどれか?
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