@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00191230,
 author = {阪本, 宏輔 and 新美, 礼彦 and Kosuke, Sakamoto and Ayahiko, Niimi},
 issue = {24},
 month = {Sep},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2018}
}