399行×24特徴量は医療分類モデルには小さすぎるか？

この記事は、医療分野における二値分類タスクに、小さな表形式データセット（399サンプル、24特徴量）が適しているかどうかを議論しています。著者は、このデータセットサイズが古典的な機械学習に適しているかどうか、また、そのようなシナリオでデータ拡張が有益であるかどうかについてアドバイスを求めています。中央値補完、欠損値インジケーターの使用、検証とリーク防止に焦点を当てるという著者のアプローチは、データセットの制限を考慮すると妥当です。核心的な疑問は、このような小さなデータセットで良好なパフォーマンスを達成できる可能性と、表形式データに対するデータ拡張の潜在的な利点にあります。

• •データセットサイズ（399サンプル、24特徴量）は小さく、モデルのパフォーマンスを制限する可能性があります。
• •データセットサイズを考慮すると、古典的な機械学習技術が最も適切なアプローチである可能性が高い。
• •この規模の表形式データに対するデータ拡張は疑問があり、大幅な改善が得られない可能性があります。
• •過剰適合のリスクがあるため、堅牢な検証とリーク防止に焦点を当てることが重要です。