Pythonのsklearnメソッド　multioutput

scikit-learn（sklearn）のmultioutputモジュールは、マルチアウトプット（Multi-Output）モデルとタスクに関連するさまざまなクラスと関数を提供します。マルチアウトプットモデルは、各サンプルに対して複数の目標変数（出力）を持つタスクに使用されます。以下は、multioutput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：

  1. MultiOutputRegressor: MultiOutputRegressorクラスは、マルチアウトプット回帰モデルをトレーニングおよび使用するためのクラスです。複数の目標変数に対して1つの回帰モデルをトレーニングします。

    python
    from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# MultiOutputRegressor内でランダムフォレスト回帰モデルを使用
multioutput_regressor = MultiOutputRegressor(RandomForestRegressor())

# モデルをトレーニング
multioutput_regressor.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = multioutput_regressor.predict(X_test)

  2. MultiOutputClassifier: MultiOutputClassifierクラスは、マルチアウトプット分類モデルをトレーニングおよび使用するためのクラスです。複数の目標変数に対して1つの分類モデルをトレーニングします。

    python
    from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# MultiOutputClassifier内で決定木分類モデルを使用
multioutput_classifier = MultiOutputClassifier(DecisionTreeClassifier())

# モデルをトレーニング
multioutput_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = multioutput_classifier.predict(X_test)

  3. MultiLabel Classification (マルチラベル分類):

    • マルチアウトプットモデルは、1つのサンプルが複数のクラスに所属するマルチラベル分類問題にも適用できます。multioutputモジュールは、マルチラベル分類のタスクにも対応しています。

マルチアウトプットモデルは、複数の目標変数に対する複雑な関係をモデル化するのに役立ちます。各出力変数は独自の予測ターゲットであり、それらの間に相互依存関係がある場合に有用です。選択したアプローチに応じて、データとタスクに最適なモデルを構築できます。

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Posted by ぼっち