質問: ### GANを用いてテーブルデータの水増し GANを用いてデータセットの水増しを行おうと考えています. PythonのライブラリのCTGANを用いてデータの生成自体は上手くいっていますが,分類精度の向上には大きく変化がありません. 精度向上のために,以下のことを試しましたが上手くいっていないので,精度向上のために何かアドバイスがあれば幸いです. 予測のタスクとしては2値分類で,モデルはランダムフォレストを採用しています. (GAN自体,データセットがある程度必要になると思うので,少量のデータセットの水増しを行うこと自体矛盾している気もしています..) ### 分類問題の内容と現状 予測のタスクとしては2値分類で,モデルはランダムフォレストを採用しています. データセットは約1500あり,評価手法としては10分割交差検証を採用しています. 予測精度は73%程度で77%ぐらいまで精度があげれないかなと.. ### 試したこと 1. アンサンブル(スタッキング) 2. Optunaを用いたチューニング 3. 遺伝的アルゴリズムを用いた特徴量選択 4. Epoch数の増加(10万回程度) ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) Python3.7, CTGANを現状使用しています.
回答: > > (GAN自体,データセットがある程度必要になると思うので,少量のデータセットの水増しを行うこと自体矛盾している気もしています..) > > > ご自身で回答なさっていることがすべてかなと思います。 データを見てみないと正確なことは言えないのが大前提ですが、 CTGANそして1-4までなさっているのであれば(もしやり方に間違えがなければ) そもそもそういうデータなのでは。 データ加工とかまだ余地があるかもしれませんが、データを見ないと何とも言えず。 強いて挙げるのであれば ・ランダムフォレストよりもBoosting系(xgBoost、lightGBM、CatBoost)を試す ・3はやめて学習モデルに任せてみる ことくらいでしょうか、、、