見逃せない7つの機械学習アルゴリズム

絶対見逃せない7つの機械学習アルゴリズム

 

データサイエンスは成長し、多様な分野で、データサイエンティストとしての仕事はさまざまなタスクと目標をカバーすることができます。さまざまなシナリオで最も効果的なアルゴリズムを学ぶことで、これらの異なるニーズに応えることができます。

すべての機械学習モデルに精通することは不可能ですが、最も一般的なものを理解すべきです。以下は、すべてのデータサイエンティストが知っておくべき7つの重要な機械学習アルゴリズムです。

 

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教師あり学習

 

多くの企業では、正確さと直感的な実世界の応用性から教師あり学習モデルを使用することを好む場合があります。教師なし学習は成長していますが、データサイエンティストとしては、教師ありの技術から始めるのが理想的です。

 

1. 線形回帰

 

線形回帰は、連続変数に基づいて値を予測するための最も基本的なモデルです。2つの変数間には直線的な関係があると仮定し、与えられた入力に基づいて結果をプロットするために使用されます。

適切なデータセットが与えられれば、これらのモデルは容易にトレーニングや実装ができ、比較的信頼性があります。ただし、実世界の関係性は通常線形ではないため、多くのビジネスアプリケーションでは限定的な関連性しか持ちません。また、外れ値の管理もうまく行えないため、大規模で異種なデータセットには理想的ではありません。

 

2. ロジスティック回帰

 

線形回帰と名前が似ていますが、ロジスティック回帰は異なる分類アルゴリズムです。線形回帰が連続値を予測するのに対して、ロジスティック回帰はデータが特定のカテゴリに属する確率を予測します。

ロジスティック回帰は、顧客の離反予測、天気の予測、製品の成功率の予測などに一般的に使用されます。線形回帰と同様に、実装やトレーニングは容易ですが、過剰適合の傾向があり、複雑な関係には対処できません。

 

3. 決定木

 

決定木は、分類と回帰に使用できる基本的なモデルです。データを均質なグループに分割し、さらにカテゴリに分割していきます。

フローチャートのように動作する決定木は、複雑な意思決定や異常検知に適しています。しかし、比較的単純なモデルですが、トレーニングに時間がかかる場合があります。

 

4. ナイーブベイズ

 

ナイーブベイズは、簡単で効果的な分類アルゴリズムです。これらのモデルはベイズの定理に基づいて動作し、過去の類似した発生に基づいて結果の条件付き確率を特定します。

これらのモデルは、テキストや画像の分類で人気があります。実世界の予測分析には単純すぎる場合がありますが、これらのアプリケーションには優れており、大規模なデータセットにも対応します。

 

教師なし学習

 

データサイエンティストは、基本的な教師なし学習モデルも理解する必要があります。これは一般的には使用されないカテゴリですが、重要なモデルのいくつかです。

 

5. k-meansクラスタリング

 

k-meansクラスタリングは、最もポピュラーな教師なし機械学習アルゴリズムの1つです。これらのモデルは、類似性に基づいてデータをクラスタにグループ分けします。

k-meansクラスタリングは、顧客セグメンテーションに最適です。これにより、マーケティングの改善やオンボーディングのスピードアップを行い、コストや離脱率を削減することができます。異常検知にも役立ちます。ただし、これらのアルゴリズムにデータを供給する前に、データを標準化することが重要です。

 

6. ランダムフォレスト

 

名前からも分かるように、ランダムフォレストは複数の決定木からなります。各ツリーをランダムなデータで訓練し、その結果をグループ化することで、これらのモデルはより信頼性の高い結果を生成することができます。

ランダムフォレストは、決定木よりも過学習に対して抵抗力があり、現実世界の応用ではより正確です。ただし、信頼性にはコストがかかるため、処理が遅く、より多くの計算リソースを必要とする場合もあります。

 

7. 特異値分解

 

特異値分解（SVD）モデルは、複雑なデータセットをより理解しやすい部分に分割し、冗長な情報を取り除くことで構成されます。

画像の圧縮やノイズの除去は、SVDの最も人気のある応用の一部です。ファイルサイズがどんどん大きくなっていることを考えると、これらの用途は今後ますます価値が高まるでしょう。ただし、これらのモデルの構築と適用は時間がかかるうえに複雑です。

 

これらの機械学習アルゴリズムを知ろう

 

これら7つの機械学習アルゴリズムは、データサイエンティストとして使用できるものの完全なリストではありません。しかし、これらは最も基本的なモデルのタイプの一部です。これらを理解することで、データサイエンスのキャリアをスタートさせ、これらの基礎に基づくより複雑なアルゴリズムを理解しやすくすることができます。

[April Miller](https://www.linkedin.com/in/april-j-miller/)は、ReHackマガジンの消費者技術の編集長を務めています。彼女は、私が協力している出版物にトラフィックを誘導する品質の高いコンテンツを作成する実績があります。

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