↑: [[G検定に関する知識]] - 学習データで特定クラスのサンプル数が極端に偏っている状態 - 例：犬99万枚・猫1万枚 → 「全部犬」と予測するだけで99%の精度になる - **データ量が十分でも分布が偏れば汎化性能は損なわれる** - [[サンプリングバイアス]]と関連する問題