Pythonのsklearnメソッド　dummy

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のdummyモジュールは、機械学習モデルのベースラインとして使用するダミー（仮想的な）推定器やクラス分類器を提供します。ダミー推定器は、特に比較対象として他の実際のモデルと性能を比較する際に役立ちます。また、ダミークラス分類器は、クラスの分布が均等でない場合に、クラス分類モデルの性能をベースラインとして評価するために使用されます。

dummyモジュールで提供される主要なクラスは以下です：

1. DummyRegressor: 回帰タスクのベースラインとして使用されます。このクラスは、すべての予測値を一定の値（デフォルトでは平均値）で埋めることで予測します。

   python
   from sklearn.dummy import DummyRegressor
   
   # ダミーリグレッサーのインスタンス化
   dummy_regressor = DummyRegressor(strategy="mean")
   
   # データをフィットして予測
   dummy_regressor.fit(X, y)
   predictions = dummy_regressor.predict(X)
   

2. DummyClassifier: クラス分類タスクのベースラインとして使用されます。このクラスは、クラス分布に従ってランダムにクラスを予測することで、クラス分類を行います。strategyパラメータを指定して異なる戦略（"stratified", "most_frequent", "uniform", "constant"など）を選択できます。

   python
   from sklearn.dummy import DummyClassifier
   
   # ダミークラス分類器のインスタンス化
   dummy_classifier = DummyClassifier(strategy="most_frequent")
   
   # データをフィットして予測
   dummy_classifier.fit(X, y)
   predictions = dummy_classifier.predict(X)
   

これらのダミー推定器およびクラス分類器は、特定のモデルの性能が、単純なランダムまたは基本的な戦略よりも優れているかどうかを評価するために使用されます。モデルの性能を評価する際に、ダミー推定器やクラス分類器を比較対象として用いることで、モデルの実用的な有用性を評価するのに役立ちます。