| 日本語 | クラス不均衡 |
|---|---|
| English | Class Imbalance |
| 中文 | 类别不平衡 |
クラス不均衡とは
クラス不均衡は、学習データの中で特定のクラスのデータ数が他より極端に少ない状態です。製造業では不良品が良品に比べてごくわずかなことが多く、そのまま学習すると全部を良品と判定するモデルでも正解率が高く見えてしまいます。重み付け、データ拡張、適合率・再現率による評価などで対処します。
Definition (English)
A condition in which some classes have far fewer examples than others. Because defects are rare in manufacturing, a model can look accurate while missing most defects, so weighting, augmentation and precision/recall metrics are used.
释义（中文）
训练数据中某些类别样本远少于其他类别的情况。制造业中不良品极少，模型即使全判为良品准确率也会很高，因此需采用加权、数据增强以及精确率、召回率等指标。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：クラス不均衡」https://mfg-ai.com/terms/class-imbalance（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/class-imbalance"> <p>クラス不均衡は、学習データの中で特定のクラスのデータ数が他より極端に少ない状態です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/class-imbalance">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：クラス不均衡」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。