スタッキングに使用するメタモデル
スタッキングに使用するメタモデルは、一般的に単一のモデルよりも複雑で、高度なパターンや相互作用を捉えることができることが好ましいです。いくつかの一般的なメタモデルの選択肢を以下に示します：
- ランダムフォレスト: ランダムフォレストは、複数の決定木のアンサンブルであり、ハイパーパラメータの調整が比較的容易です。汎化性能が高く、過学習しにくい特徴があります。
- 勾配ブースティングモデル (Gradient Boosting Machine, GBM): 勾配ブースティングは、弱い学習器を組み合わせて強力なモデルを構築する手法です。XGBoostやLightGBMなどのライブラリが広く使われています。
- ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークは複雑な関係やパターンを捉えることができますが、計算量が多いため、データセットのサイズや計算リソースによっては適切でない場合もあります。
- 回帰モデル (線形回帰やRidge回帰など): 線形モデルはシンプルでありながら強力な性能を持つことがあります。特にデータが線形関係に近い場合に有効です。
- サポートベクターマシン (SVM): SVMは高次元のデータや非線形な関係を捉えることができますが、ハイパーパラメータの調整が必要です。
適切なメタモデルの選択は、問題の性質やデータの特性によって異なります。一般的には、複数の異なる種類のメタモデルを試して、クロスバリデーションなどの手法で性能を比較し、最も良い結果を得られるモデルを選択することが良いでしょう。