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オートエンコーダを使用したサンプリング手法による不均衡データの再現度向上 阪本, 宏輔 新美, 礼彦 Kosuke, Sakamoto Ayahiko, Niimi データ分析・AI 近年，機械学習の精度が向上し，様々なデータに対して機械学習が使用されている．しかし，不均衡データに対して機械学習でクラス判別を行う場合，少数クラスの再現度が低くなるという問題がある．このことから，本稿では不均衡データに機械学習を行った際の再現度向上を目的としている．そこで，本稿ではオートエンコーダを使用し，オーバーサンプリングを行う手法の提案を行った．提案手法では，単に同じデータを複製するわけではなく，少数クラスのデータの特徴を学習することで，その特徴を持った新しいデータを作成することができる．これにより，少数クラスのデータが存在する領域を増やし，少数クラスの再現度向上が期待できる．提案手法の評価実験から，決定木，SVM，Deep Learning，それぞれの機械学習手法において，再現度の向上が確認できた． technical report 情報処理学会 2018-09-05 application/pdf 研究報告データベースシステム（DBS） 24 2018-DBS-167 1 5 2188-871X AN10112482 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/191230/files/IPSJ-DBS18167024.pdf jpn