サロゲートモデルのサンプルコード教えて
サロゲートモデル（Surrogate Model）は、元のモデル（通常は計算コストが高いもの）の代替として使用されるモデルです。サロゲートモデルは、元のモデルの予測を近似し、計算コストを削減するために使用されます。以下に、Scikit-learnを使用してサロゲートモデルを実装するサンプルコードを提供します。この例では、ランダムフォレストを元のモデルとし、そのサロゲートモデルとして線形回帰を使用します。
python
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.linear_model import LinearRegression # Irisデータセットをロード iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # データをトレーニングセットとテストセットに分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 元のモデルとしてランダムフォレストを作成 rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # モデルをトレーニング rf_model.fit(X_train, y_train) # サロゲートモデルとして線形回帰を作成 surrogate_model = LinearRegression() # 元のモデルでの予測を取得 rf_predictions = rf_model.predict(X_train) # サロゲートモデルを元のモデルの予測にフィット surrogate_model.fit(rf_predictions.reshape(-1, 1), y_train) # サロゲートモデルを使用してテストデータの予測を生成 test_predictions = rf_model.predict(X_test) surrogate_predictions = surrogate_model.predict(test_predictions.reshape(-1, 1)) # サロゲートモデルの性能を評価 score = surrogate_model.score(test_predictions.reshape(-1, 1), y_test) print(f"Surrogate Model Score: {score}")
このコードでは、元のモデルとしてランダムフォレストをトレーニングし、その予測を使用して線形回帰モデルをサロゲートモデルとしてトレーニングします。サロゲートモデルを使用してテストデータの予測を生成し、サロゲートモデルの性能を評価します。
サロゲートモデルは、元のモデルと同等の予測性能を持つことを目指しますが、計算コストが低いため、高い効率性を提供します。サロゲートモデルを選択する際には、元のモデルの性能と要件に応じて適切なモデルを選択する必要があります。