「バッギングは決定木において過学習を防止するのに役立つのか？」

「バッギングは決定木の過学習を防ぐのに本当に有効なのか？」

決定木が過学習しやすく、その可能な対策方法を理解する

はじめに

決定木は、分類と回帰の両方の問題を解決する能力、そして解釈の容易さで知られる機械学習アルゴリズムの一種です。しかし、適切に制御されない場合、過学習の問題があり、うまく一般化できないことがあります。

この記事では、過学習とは何か、決定木がトレーニングデータに過学習する程度、それが問題となる理由、および対策方法について議論します。

その後、アンサンブル手法の1つであるバギングについて詳しく説明し、決定木をより堅牢にするために使用できるかどうかを見てみましょう。

以下の内容をカバーします:

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• NumPyを使用して回帰データセットを作成する。
• scikit-learnを使用して決定木モデルをトレーニングする。
• トレーニングセットとテストセットで同じモデルのパフォーマンスを見ることによって、過学習とは何かを理解する。
• 決定木のような非パラメトリックモデルでは、なぜ過学習がより一般的であるのか（非パラメトリックという用語の意味も学ぶ）と、正則化を使用していかに過学習を防ぐかについて議論する。
• ブートストラップ集約（バギング）が何であり、過学習に対してどのように助けになる可能性があるかを理解する。
• 最後に、決定木のバギングバージョンを実装し、助けになるかどうかを確認する 🤞

まだ読む価値があるか迷っていますか？ 🤔 なぜランダムフォレストが通常バニラの決定木よりも好まれるのか疑問に思ったことがあるなら、これはそれについて学ぶ最適な場所です。ランダムフォレストはバギングのアイデアに何かをプラスして決定木を改良するために使用されます。

さあ、始めましょう！

まずはPythonのノートブックを設定し、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split

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