[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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376(1): デフォルトの名無しさん (ﾜｯﾁｮｲ 9bb0-ZQbr [114.164.61.37]) [sage] 2019/05/20(月) 03:04:00.68 ID:kMasXacY0(1) AAS
>>367です
>>371
>>375
ラベルに関しては正常が1万、異常が20あります
人が見ても一応異常と判断することはできます
ただ、欠けやキズではなく位置ズレなので軽微なやつは分かりにくいです
分布が正常の方が広くなっていて、異常は小さく、正常の中に被っていて閾値が引けないので
あまり水増しで画像を加工しないようにするのと対照の所を判断しやすいように画像のトリミングを行ってフォーカスさせて変化を見てみるくらいかなぁと思ってます…
アドバイス頂いた特徴量の選び方を工夫するとはどなような方法がありますか？
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