Pythonのsklearnメソッド model_selection
scikit-learn（sklearn）のmodel_selectionモジュールは、モデルのトレーニング、評価、選択、およびハイパーパラメータの調整に関連するさまざまなクラスや関数を提供します。このモジュールは、データセットの分割、クロスバリデーション、グリッドサーチ、ランダムサーチなど、モデルの評価と最適化に関連するさまざまなタスクをサポートします。以下は、model_selectionモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：
-
Train-Test Split (トレーニングとテストの分割):
train_test_split: データセットをトレーニングセットとテストセットにランダムに分割します。
-
Cross-Validation (クロスバリデーション):
cross_val_score: クロスバリデーションを使用してモデルを評価します。KFold,StratifiedKFold: クロスバリデーションのための交差検証分割を生成します。
-
Grid Search (グリッドサーチ):
GridSearchCV: ハイパーパラメータグリッド上でクロスバリデーションを使用してハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけます。
-
Random Search (ランダムサーチ):
RandomizedSearchCV: ハイパーパラメータのランダムサンプリングを使用して最適なハイパーパラメータの組み合わせを探索します。
-
Validation Curve (検証曲線):
validation_curve: モデルの性能をハイパーパラメータの値に対して評価するための曲線を生成します。
-
Learning Curve (学習曲線):
learning_curve: データセットのサイズに対するトレーニングセットとテストセットの性能をプロットします。
-
Stratified Sampling (層別サンプリング):
StratifiedShuffleSplit: 層別サンプリングを使用してデータセットを分割します。
-
Model Selection (モデル選択):
GridSearchCVやRandomizedSearchCVを使用して、複数のモデルとハイパーパラメータの組み合わせを比較して最適なモデルを選択できます。
model_selectionモジュールは、モデルの評価と最適化に関する多くの一般的なタスクを簡単に実行できるようにするための強力なツールを提供します。これらのクラスや関数を活用することで、機械学習モデルのトレーニングと評価プロセスを効果的に管理できます。