ナイーブベイスとKNNを説明変数にして、LightGBMで分類したところ、精度93％でている。他にスタッキングでモデルをつくり説明変数を増やした方がいいだろうか？
精度が93％と高い値を示している場合、現在のモデルの性能はかなり良好な可能性があります。ただし、モデルの精度を改善するためには、いくつかのアプローチを試してみることができます。
- 特徴量の追加: 現在のモデルに新しい特徴量を追加してみることができます。新しい特徴量が有益であれば、モデルの性能が向上する可能性があります。特に、KNNやナイーブベイズでは既存の特徴量だけではなく、新しい特徴量も有用である場合があります。
- 他のモデルの追加: 現在のモデルに他のタイプのモデルを追加して、スタッキングを行うこともできます。たとえば、決定木、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、SVMなどのモデルを追加してみることができます。このようにすることで、異なるモデルの組み合わせによって、より強力なメタモデルが構築される可能性があります。
- ハイパーパラメータの調整: モデルのハイパーパラメータを調整してみることも重要です。LightGBMのハイパーパラメータチューニングや、スタッキングで使用する各モデルのハイパーパラメータの調整を行うことで、性能の向上が期待できます。
- クロスバリデーションの改善: クロスバリデーションの方法や分割の数を変更してみることも、モデルの性能を向上させる可能性があります。特に、データの分布に偏りがある場合や、少数のクラスが不均衡な場合には、適切なクロスバリデーション手法の選択が重要です。
これらのアプローチを試してみて、現在のモデルの性能をさらに向上させることができるかどうかを確認してみてください。