scikit-learnを使用してAdaBoostモデルを実装

 

機械学習においてブースティングモデルを使用すると、以下のようなメリットがあります。 

・高い予測性能:

 ブースティングは、弱学習器を組み合わせることで強力な学習モデルを構築できるため、単一の学習器よりも高い予測性能が期待されます。特に、誤分類されたサンプルに焦点を当てることで、モデルがより強力になります。

 ・過学習への耐性:

ブースティングは、過学習に対して比較的耐性があります。弱学習器は簡単なモデルであるため、複雑なデータに対して過学習しにくい傾向があります。この特性は、訓練データにノイズや外れ値が含まれている場合に有益です。

 ・特徴量の重要度の抽出:

ブースティングモデルは、各特徴量の重要度を評価することができます。これにより、モデルがどの特徴量に注力して予測を行っているかを理解しやすくなります。この情報は、特徴量の選択や解釈に役立ちます。

 ・異常値への頑健性:

 ブースティングは、個々の学習器が誤分類したサンプルに焦点を当てるため、異常値（外れ値）に対して頑健です。異常値は通常、他のサンプルとは異なる特徴を持つため、これに対する敏感性が低い特徴があります。

 ・さまざまなタイプのデータに対応:

 ブースティングは、数値データ、カテゴリカルデータ、および欠損値を含むさまざまなタイプのデータに対応できる柔軟性があります。カテゴリカル変数の処理や欠損値の取り扱いが比較的容易です。

〇AdaBoostとは

AdaBoost（Adaptive Boosting）は、機械学習のアンサンブル学習手法の一つです。アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせて、個々のモデルよりも優れた性能を発揮させる手法です。AdaBoostは主に分類問題に使用されますが、回帰問題にも適用できます。

AdaBoostの基本的な考え方は、弱学習器（weak learner）と呼ばれる簡単な学習モデル（通常は浅い決定木が使われることが多い）を複数組み合わせ、それらのモデルの誤りに対して重みをつけて学習を行います。各学習器は、前の学習器が誤分類したサンプルに焦点を当てて学習するように調整されます。

AdaBoostのアルゴリズムの基本的な手順は次の通りです：

・各サンプルに重みを割り当てる:

 最初は全てのサンプルに同じ重みが割り当てられます。

弱学習器の構築と学習: 初めの学習器がデータを学習し、誤分類されたサンプルの重みが上がります。

・学習器の重みを計算:

各学習器には、その性能に応じた重みが与えられます。

全体のモデルの構築: 各学習器が学習した結果を組み合わせ、最終的なモデルを構築します。重要なサンプルほど、複数の学習器で重視されます。

・重みの更新:

 未分類のサンプルに対して、誤分類されたサンプルに重みを付与し、次の学習器の学習を行います。

これらの手順を指定された回数（n_estimatorsと呼ばれるハイパーパラメータで調整）繰り返すことで、弱学習器を組み合わせて強力な分類器を構築します。AdaBoostは、過学習に強く、他の単一の学習器よりも高い精度を達成できることがあります。

〇AdaBoostの実装

scikit-learnからAdaBoostClassifierと、分類器（この例ではDecisionTreeClassifier）をインポートします。

 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

データの読み込みと分割:

適切なデータを読み込み、トレーニングデータとテストデータに分割します。

 

# データの読み込み（適切なデータに置き換える）

X, y = load_data()

 

# データの分割

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

AdaBoostモデルの作成:

弱学習器として決定木を指定し、AdaBoostモデルを作成します。

 

# 弱学習器として決定木を指定

base_model = DecisionTreeClassifier(max_depth=1)

 

# AdaBoostモデルの作成

adaboost_model = AdaBoostClassifier(base_model, n_estimators=50, random_state=42)

ここで、n_estimatorsは弱学習器（決定木）の数を指定します。他にもいくつかのハイパーパラメータがあり、必要に応じて調整できます。

モデルのトレーニング:

作成したモデルをトレーニングデータに適合させます。

 

# データへのフィッティング

adaboost_model.fit(X_train, y_train)

予測と評価:

テストデータを使ってモデルの予測を行い、性能を評価します。

 

# 予測

predictions = adaboost_model.predict(X_test)

 

# 精度の評価

accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

print(f'Accuracy: {accuracy}')

これで、基本的なAdaBoostの分類器が使えるようになります。適切なデータや問題に応じて、モデルのハイパーパラメータを調整してください。

〇まとめ

AdaBoostは弱学習として決定木を使うのが一般的ですが、サポートベクターマシーンでも使うことができます。しかし、サポートベクターマシーンで使う場合の注意点としては、

SVMは元々確率推定が難しいモデルです。したがって、SVMをAdaBoostに組み込む場合、probability=Trueを指定してSVMが確率を推定できるようにする必要があります。