シェルスクリプトマガジン

機械学習ことはじめ(Vol.76掲載)

著者:川嶋 宏彰

本連載では、機械学習の基礎となるさまざまな手法の仕組みや、それらの手法のPythonでの利用方法を解説していきます。今回は、複数のモデルを束ねて用いるアンサンブル学習について解説します。

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図2 データセットの読み込みから、散布図のプロットまでを実施するPythonコード

図3 決定木による2クラス分類をするPythonコード

図13 アンサンブル学習された決定木の表示用関数を定義するPythonコード

図14 ランダムフォレストによる分類器の学習をするPythonコード

図16 構成モデルに決定木を用いたバギングをするPythonコード

図18 構成モデルに決定木を用いたアダブーストをするPythonコード

図20 構成モデル(回帰木)の数を変えながら勾配ブースティングをするPythonコード

図22 XGBoost による学習をするPythonコード