高頻度値アラート

考慮すべきアクション

データ値のより均等な分布で変数を更新します。または、モデルから変数を削除することを検討します。

検出方法

データセットの 1 つの値が 90% 以上の確率で出現する (相対頻度 0.9 以上) と、モデルビルダーに変数のアラートが表示されます。

例

E コマース小売業者は、さまざまな地域でブランドを購入する顧客の傾向を予測したいと考えています。これを実現するために、小売業者は次の入力変数を使用して回帰モデルを作成します。

• 商品 ID
• 顧客 ID
• 販売チャネル
• 購入頻度
• region

モデルトレーニング後にアラートが表示されるのは、このデータによると、ブランドを購入する可能性の高い顧客の 95% が米国にいて、カナダにはわずか 5% しかいないためです。このモデルは、USA がブランドの顧客にとって最適な地域であることを前提としています。ただし、「地域」変数は変動性が低いため、この変数は予測には意味がありません。この問題を解決するには、次の点を考慮してください。

• 1 つの値を使用して、支配的でない値を削除します。たとえば、カナダではなく米国の顧客データがあるとします。または、データセットから「region」変数を削除します。
• USA 以外の地域のデータ値をより適切に表現した更新されたデータセットを使用してモデルを再トレーニングします。