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

Alexey Rubanによる写真、Unsplashから

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。

ベイズハイパーパラメータチューニングを使用して最適なブースティングモデルを見つけるためのガイド(ただし…

ブースティング決定木アルゴリズムは他のモデルよりも優れる場合がありますが、過学習は実際の危険です。モデルを適合させるには…

towardsdatascience.com

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

ジョシュ・フィースト、CogitoのCEO兼共同創業者 - インタビューシリーズ

ジョシュ・フィーストは、CogitoのCEO兼共同創業者であり、感情と会話AIを組み合わせた革新的なプラットフォームを提供するエ...

人工知能

ピーター・マッキー、Sonarの開発者担当責任者-インタビューシリーズ

ピーター・マッキーはSonarのDeveloper Relationsの責任者です Sonarは、悪いコードの1兆ドルの課題を解決するプラットフォー...

人工知能

ムーバブルインクのCEO兼共同創設者であるヴィヴェク・シャルマ氏についてのインタビュー・シリーズ

ビヴェクは2010年にムーバブルインクを共同設立し、急速な成長を遂げながら、600人以上の従業員を擁し、世界有数の革新的なブ...

人工知能

Aaron Lee、Smith.aiの共同設立者兼CEO - インタビューシリーズ

アーロン・リーさんは、Smith.aiの共同創業者兼CEOであり、AIと人間の知性を組み合わせて、24時間365日の顧客エンゲージメン...

人工知能

ファイデムのチーフ・プロダクト・オフィサー、アルパー・テキン-インタビューシリーズ

アルパー・テキンは、FindemというAI人材の獲得と管理プラットフォームの最高製品責任者(CPO)ですFindemのTalent Data Clou...

機械学習

3つの質問:大規模言語モデルについて、Jacob Andreasに聞く

CSAILの科学者は、最新の機械学習モデルを通じた自然言語処理の研究と、言語が他の種類の人工知能をどのように高めるかの調査...