完全に説明されたAdaBoostアンサンブルテクニックのPythonの例

『Pythonで完全に説明されたAdaBoostアンサンブルテクニックの例』

機械学習におけるブースティングアンサンブルアルゴリズム

はじめに

アンサンブル技術：アンサンブルは、弱いモデルのコレクションまたはグループであり、これらが強力な機械学習モデルになる技術です。

弱学習器またはベースモデル：これらは、アンサンブル内の機械学習ベースモデルのコレクションで使用される異なるアルゴリズムです。これらのモデルには、ロジスティック回帰、SVM、決定木、線形回帰、ランダムフォレストなどが含まれます。

アンサンブル技術では、予測分析からバラエティを得るため、モデルにバリエーションを加える必要があります。

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このバリエーションは、同じベースモデルを保持し、ベースモデルに与えられる入力データを変更することで行うことができます。2番目の方法は、異なるベースモデルを持ち、同じ入力データを持つことで、モデルが異なるデータでトレーニングできるようにすることです。

• 分類の場合：予測はすべての弱学習器の多数派カウントに基づきます。
• 回帰の場合：予測はすべてのベースモデルの予測の平均に基づきます。

アンサンブル技術の種類：

1. 投票
2. バギング：

• ランダムフォレスト

3. ブースティング：

• Ada-ブースティング
• 勾配ブースティング
• XGBoost

4. スタッキング

Ada-ブースティングは、ブースティングアルゴリズムのカテゴリに属しています。最近の事例では、ブースティング技術の使用が広まっており、高い性能率と過学習のリスクの低さが特徴です。

Adaboostのベース学習器は、各ベースモデルごとに誤差を最小化することでモデルの重みを順次ブースティングしています。

ベース学習器のタイプ：

1. 同質：トレーニングで同じベースモデルを使用する
2. 異質：トレーニングで異なるベースモデルを使用する

アンサンブル方法は、過学習の問題を避けるために、低バイアスかつ低分散を保つようにします。

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