「H2O.aiとOptunaを使用した高度な予測モデリングのためのスタックアンサンブル」

「H2O.aiとOptunaを活用した高度な予測モデリングのスタックアンサンブル方法」

そしてそれらと一緒にヨーロッパ最大の機械学習コンペでトップ10％に入ることができた秘訣！

アンサンブルモデルは予測モデリングにおいて単一のモデルを凌駕します。おそらく、バギングとブースティングが一般的なアンサンブル手法として知られており、ランダムフォレストや勾配ブースティングマシンがそれぞれの例です。

しかし、別の上位モデルの下で異なるモデルを組み合わせるとどうなるでしょうか？それがスタックアンサンブルの出番です。この記事では、人気のある機械学習ライブラリH2Oを使用してスタックアンサンブルをトレーニングするステップバイステップのガイドを紹介します。

スタックアンサンブルの威力を実証するために、2023年のCloudflightコーディングコンペ（AIカテゴリ）の予測タスクで、深層ニューラルネットワーク、XGBoost、LightGBMの40個のモデルをスタックアンサンブルでトレーニングするプロセスを、訓練時間1時間で競技のリーダーボードでトップ10％に入った私のフルコードを見せます！

このガイドでは以下の内容をカバーします：

• ChatGPTはチェスをプレイできますか？
• AI 幻覚の危険性：課題と影響の解明
• 人工蜂コロニー-PSOとの違い

1. スタックアンサンブルとは何か、そしてどのように機能するのか
2. H2O.aiを使用したスタックアンサンブルのトレーニング方法
3. スタックアンサンブルと単体モデルの性能を比較する方法

1. スタックアンサンブルとは何ですか？

スタックアンサンブルは、複数のモデルの予測を別の上位モデルを通じて組み合わせることで、各構成モデルの個々の強みを活かし、全体的な予測パフォーマンスを向上させることを目指します。ステージ1とステージ2から成り立っています：

ステージ1：複数のベースモデル

まず、複数のベースモデルが同じトレーニングデータセットで独立にトレーニングされます。これらのモデルは、単純な線形回帰から複雑なディープラーニングモデルまで多岐にわたるものであるべきです。重要なのは、それらがアルゴリズムやハイパーパラメータの設定など、何らかの方法でお互いに異なることです。

ベースモデルがより多様であれば、最終的なスタックアンサンブルはより強力になります。これは、異なるモデルが異なるパターンをキャプチャできるためです…

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