ベイズハイパーパラメータ調整を使って効果的に回帰モデルを最適化する

ベイズハイパーパラメータ調整で回帰モデルを最適化する

XGBoost、CatBoost、LightBoostのハイパーパラメータを効果的に最適化し、過学習モデルを防ぐ方法を学びましょう

XGBoost、CatBoost、LightBoostなどの勾配ブースティング手法は、分類および回帰タスクの両方で近年非常に人気があります。プロセスの重要な部分は、ハイパーパラメータの調整によって最高のモデル性能を得ることです。鍵は、新しい未知のデータに汎化できるモデルを見つけるために、ハイパーパラメータの探索空間を最適化することです。このブログでは、1. ベイズ最適化を使用して最適化されたハイパーパラメータを持つブースティング決定木回帰モデルを学ぶ方法、2. 汎化できる（過学習していない）モデルを選択する方法、3. 最適化されたハイパーパラメータ空間とモデルの性能精度を解釈し、視覚的に説明する方法を実演します。HGBoostライブラリは、過学習に対して保護するためのダブルループクロスバリデーションを行うなど、このタスクに最適です。

簡単な紹介。

Extreme Gradient Boosting（XGBoost）、Light Gradient Boosting（Lightboost）、CatBoostなどの勾配ブースティングアルゴリズムは、予測モデリング（分類および回帰タスク）において強力なアンサンブル機械学習アルゴリズムです。これらは、表形式、連続形式、混合形式のデータセットに適用することができます[1,2,3]。 ここでは回帰タスクに焦点を当てます。次のセクションでは、ダブルループクロスバリデーションループを使用してブースティング決定木モデルをトレーニングします。データセットを注意深く分割し、検索空間を設定し、ライブラリHyperoptを使用してベイズ最適化を実行します。モデルのトレーニング後、洞察に富んだプロットを作成することで結果をより深く解釈できます。

これらの概念についてさらなる背景情報が必要な場合や、完全に理解していない場合は、このブログを読むことをおすすめします。

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