少し密度の高いデータセットがあった場合、何をお勧めしますか？
データセットがわずかに密度が高い場合、ほとんどのイベントがすでに観察されており、ゼロではないカウントがあることを意味する場合、あまり平滑化する必要はありません。この場合、0.1または0.01などの非常に小さなアルファ値を使用すると、確率を大幅に変更することなく推定値を改善するのに十分な場合があります。

また、Laplace Smoothingは利用可能な多くの平滑化技術の1つにすぎないことに注意することも重要であり、特定のデータセットとアプリケーションにより適した他の手法があるかもしれません。いくつかの代替技術には、Lidstone SmoothingやJelinek-Mercer Smoothingなどがあります。

一般に、さまざまな平滑化技術と価値を試して、特定の問題の最適なアプローチを決定することをお勧めします。相互検証およびその他のモデル評価手法を使用して、さまざまな平滑化技術と値のパフォーマンスを評価することもできます。