scikitlearnでn_jobsが使えるアンサンブル学習は？

2024年6月8日

Scikit-learnのアンサンブル学習モデルの中で、n_jobsパラメータを使用して並列処理を行うことができるものはいくつかあります。主なものを以下に示します：

1. RandomForestClassifier / RandomForestRegressor:
   RandomForestClassifierおよびRandomForestRegressorは、ランダムフォレストアルゴリズムを実装したモデルです。n_jobsパラメータを使用して、アンサンブル内の個々の決定木のトレーニングを並列化することができます。

2. GradientBoostingClassifier / GradientBoostingRegressor:
   GradientBoostingClassifierおよびGradientBoostingRegressorは、勾配ブースティングアルゴリズムを実装したモデルです。n_jobsパラメータを使用して、アンサンブル内の個々の決定木のトレーニングを並列化することができます。

3. VotingClassifier / VotingRegressor:
   VotingClassifierおよびVotingRegressorは、複数の異なる学習アルゴリズムを組み合わせてアンサンブルを形成するモデルです。この場合、各個々の学習器が並列にトレーニングされます。

これらのモデルでn_jobsパラメータを設定することで、モデルのトレーニングを効率化し、処理時間を短縮することができます。