ベースラインモデルに適したアンサンブル学習

2024年6月8日

ベースラインモデルとして適したアンサンブル学習の手法には、ランダムフォレストが一般的に推奨されます。ランダムフォレストは、様々なデータに対して優れた性能を発揮し、計算コストが比較的低いため、ベースラインモデルとして利用されることが多いです。ただし、他のアンサンブル学習手法もベースラインモデルとして使用することができます。

以下に、ベースラインモデルに適したアンサンブル学習手法のいくつかを挙げます：

1. バギング（Bagging）:

   • バギングは、ブートストラップ法を用いて複数のモデルを独立してトレーニングし、その結果を平均化する手法です。ランダムフォレストは、バギングの一種であり、複数の決定木をアンサンブルさせることでモデルを構築します。

2. ブースティング（Boosting）:

   • ブースティングは、弱学習器（たとえば、浅い決定木）を順番にトレーニングし、前のモデルが失敗したサンプルに重点を置いてトレーニングする手法です。ブースティングの手法には、AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoost、LightGBM、CatBoostなどがあります。

3. スタッキング（Stacking）:

   • スタッキングは、複数の異なるベースモデルの予測結果を入力として、メタモデルをトレーニングする手法です。ベースモデルは異なるアルゴリズムやハイパーパラメータでトレーニングされ、メタモデルはベースモデルの予測を組み合わせて最終的な予測を行います。

これらのアンサンブル学習手法は、ベースラインモデルとして使用することができます。データや問題に応じて、適切なアンサンブル学習手法を選択し、モデルの性能を評価することが重要です。