machine-learning - 現実の世界では一定のバランスがない場合にデータセットのバランスを取る方法

Question

「工場内の腐ったリンゴの割合」として測定できるものではないため、「悲惨な状況」でデータセットのバランスをとる方法を決定できません。

今のところ、「50%-50%」の遭難音声スニペットと無作為の非遭難スニペットを使用することにしました。

コミュニティからのアドバイスをお待ちしています。この状況でのベスト プラクティスは何ですか? 統計的偏りを避けるために 50-50 アプローチを選択し、シーケンシャル (Keras) モデルを使用しています。