Pythonを用いたアンサンブル学習とハイパーパラメータ最適化の実践ガイド
アンサンブル学習の全体像
単一モデルでは限界が見えた際、複数の「弱い学習器」を組み合わせることで精度を大きく向上させる手法がアンサンブル学習である。本記事では代表的な3パターン——Bagging、Boosting、Voting——を取り上げ、scikit-learnを使った実装例を示す。
Bagging系手法
Bagged Decision Trees
Bootstrap標本を複数生成し、それぞれで決定木を学習させた後、 ...
7月17日 22:41 投稿
決定樹アルゴリズムの基礎から応用まで：R および Python 実装解説
樹木モデルの概要
監督学習の手法において、樹木ベースのアルゴリズムは最も効果的で頻繁に利用されるアプローチの一つです。これらの手法は、予測モデルに高い精度と安定性をもたらすだけでなく、結果の解釈性も優れています。線形モデルとは異なり、非線形な関係性を適切に表現できる点が大きな特徴です。分類問題および回帰問題の双方に対応可能であり、データサイエン ...
6月21日 23:13 投稿