sklearnの初期設定で、ベースラインモデルをつくって、そこからブースティング系にした方がいいかな

2024年6月8日

sklearnの初期設定でランダムフォレストなどのベースラインモデルを構築し、その後でブースティング系のモデルに切り替えるアプローチは、一般的に良い戦略です。ここではいくつかの理由を説明します：

1. ベースラインの確立:

   • ランダムフォレストなどのベースラインモデルを構築することで、最初にある程度のモデルの性能を確認することができます。これにより、後続の改善や変更がどれだけ効果的かを評価するための基準ができます。

2. 計算コストの低減:

   • ブースティング系のアルゴリズムは、一般的に計算コストが高い傾向があります。そのため、最初にランダムフォレストなどのベースラインモデルを使用して、データの特性やパターンを理解し、問題の性質を把握することが重要です。ベースラインモデルを使用することで、計算コストを低減させながら、初期の探索や理解を行うことができます。

3. 過学習のリスクの低減:

   • ベースラインモデルを使用して、最初にモデルの過学習のリスクを把握することができます。ブースティング系のアルゴリズムは、複雑なモデルを構築するため、過学習のリスクが高い場合があります。ベースラインモデルを使用して、過学習のリスクを低減させることができます。

4. モデルの比較:

   • ベースラインモデルとブースティング系のモデルを比較することで、どちらがタスクに最適かを評価することができます。ランダムフォレストなどのベースラインモデルとブースティング系のモデルとを比較し、精度や計算コスト、過学習のリスクなどの観点から適切な選択を行うことが重要です。

このようなアプローチにより、最初にベースラインモデルを構築し、その後でブースティング系のモデルに切り替えることで、モデルの性能を改善しやすくなります。