「弱い」モデルの強み

Pythonで学ぶアンサンブル手法

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

「弱い」モデル

投票と平均化:

  • 少数の推定器
  • 精緻化された推定器
  • 個別に学習

新概念: 「弱い」推定器

Pythonで学ぶアンサンブル手法

弱い vs 強い.jpeg

Pythonで学ぶアンサンブル手法

「弱い」モデルの特性

弱い推定器

  • ランダム予測より良い性能
  • 軽量なモデル
  • 学習・評価時間が短い

例: 決定木

decision_tree_weak.bmp

Pythonで学ぶアンサンブル手法

「弱い」モデルの例

「弱い」モデルの例:

  • 決定木: 浅い深さ

  • ロジスティック回帰

  • 線形回帰

  • その他の制約付きモデル

サンプルコード:

model = DecisionTreeClassifier(
    max_depth=3
)

model = LogisticRegression(
    max_iter=50, C=100.0
)

model = LinearRegression()
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練習しましょう！

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