分類モデルの精度を高めるには?

導入

機械学習は主に分類モデルに依存しており、これらのモデルの精度が重要なパフォーマンス指標となります。分類モデルの精度はデータ品質、モデルの複雑さ、ハイパーパラメータなどを含む多くの変数に依存するため、精度を高めるのは難しい場合があります。

この投稿では、分類モデルの精度を向上させるためのいくつかの方法を見ていきます。

精度を高める方法

• データの前処理

• モデルのパフォーマンスはトレーニング データの品質に大きく影響される可能性があるため、各機械学習プロジェクトにはデータの前処理を含める必要があります。前処理には、クリーニング、正規化、特徴エンジニアリングなどのさまざまなプロセスがあります。分類モデルの精度を高めるためにデータを準備するための推奨事項をいくつか示します。

• データのクレンジング 欠損値、外れ値、重複データ ポイントを削除してデータをクリーンアップします。これを達成するには、平均値の代入、中央値の代入、欠損データのある行や列の削除などの手法をすべて使用できます。

• すべての特性が均等にスケールされるようにするには、データを正規化します。これには、最小値と最大値の正規化、Z スコアの正規化、対数変換などの手法を使用できます。

• 特徴エンジニアリングは、基礎となるデータをより正確に反映するために、既存の特徴から新しい特徴を構築するプロセスです。これには、多項式特徴、相互作用特徴、特徴選択などの手法を使用できます。

• 機能の選択

• 分類に役立つ可能性のあるデータセットから最も適切な特性を選択するプロセスは、特徴選択として知られています。特徴選択を使用すると、モデルの複雑さが軽減され、過剰適合が回避されます。特徴の選択方法には次のようなものがあります。

• 相関関係の分析: 各特性とターゲット変数の間の相関関係は、相関分析中に決定されます。高い相関特徴がモデルに使用される場合があります。

• 分類プロセスにおける重要度に従って特徴を並べ替えることは、「特徴重要度ランキング」として知られています。これには、決定木ベースの特徴重要度や順列重要度などの手法を使用できます。

• 次元削減: PCA などの次元削減手法を使用すると、データの大部分を維持しながらデータセット内のフィーチャの数を減らすことができます。

• モデルの選択

• モデルの精度は、分類アルゴリズムの選択によって大きく影響される可能性があります。さまざまなデータの種類や分類ジョブは、さまざまなアルゴリズムのパフォーマンスを向上させるのに適している可能性があります。以下に、いくつかの典型的な分類方法を示します。

• ロジスティック回帰: 二項分類に適用できる線形モデルはロジスティック回帰です。これは、入力のプロパティに応じてバイナリ結果の可能性を計算することによって動作します。

• デシジョン ツリー: デシジョン ツリーは、二項分類だけでなく多クラス分類にも適用できる非線形モデルです。入力特性に基づいて、入力空間をより管理しやすいチャンクに分割します。

• サポート ベクター マシン (SVM): SVM は、バイナリ分類だけでなくマルチクラス分類にも適用できる非線形モデルです。この方法は、入力データを最大限に分離する入力特性に基づいて超平面を見つけます。

• ランダム フォレスト: モデルの精度を高めるために、ランダム フォレストはさまざまなデシジョン ツリーを混合するアンサンブル アプローチです。多くのデシジョン ツリーからの予測を組み合わせて動作します。

• ハイパーパラメータの調整

• ハイパーパラメータとして知られるモデル構成のオプションは、データから推測できません。ハイパーパラメータはモデルのパフォーマンスを向上させるために調整されます。以下に、ハイパーパラメータ調整のさまざまなアプローチを示します。

• グリッド検索: グリッド検索では、ハイパーパラメーター値のグリッドを使用して、考えられる組み合わせごとにモデルのパフォーマンスを評価します。

• ランダム検索: ランダム検索では、モデルのハイパーパラメーターの値が分布からランダムに選択され、モデルのパフォーマンスがハイパーパラメーターのセットごとに評価されます。

• ベイジアン最適化には、モデルのパフォーマンスを最大化するハイパーパラメーターを選択するために、確率モデルを使用して、ハイパーパラメーターのさまざまな値が与えられた場合にモデルがどのようにパフォーマンスを発揮するかを予測することが含まれます。

• 相互検証

• 相互検証は、モデルの有効性を評価し、過剰適合を防ぐための方法です。モデルがトレーニング データでは良好にパフォーマンスするが、テスト データではパフォーマンスが悪い場合、これは過剰適合として知られています。相互検証では、モデルがトレーニング セットと検証セットに分割された後、データのさまざまなサブセットでテストされます。以下に、いくつかの典型的な相互検証方法を示します。

• K 分割 K 分割相互検証 相互検証では、データが k 個の等しいサイズのサブセットに分割され、モデルが k-1 個のサブセットでトレーニングされてから、モデルが残りのサブセットでテストされます。各サブセットは、この手順全体で 1 回検証セットとして利用され、k 回繰り返されます。

• 層別相互検証では、各フォールドにデータセット全体の分布と同等のターゲット変数の分布があることを確認する必要があります。ターゲット変数のバランスが取れていない場合、これは役立つ可能性があります。

• Leave-One-Out 相互検証: Leave-one-out 相互検証では、モデルは 1 つを除くすべてのデータ ポイントでトレーニングされ、残りのデータ ポイントでテストされます。各データ ポイントはこの手順を 1 回実行し、結果として n 個の異なるモデルが生成されます。ここで、n はデータ ポイントの総数です。

• アンサンブル メソッド

• アンサンブル アプローチなどの手法では、多くのモデルを組み合わせて分類の精度を高めます。複数のモデルがデータセットを適切に表現できない場合は、アンサンブル アプローチが役立つ場合があります。ここでは、一般的なアンサンブル テクニックをいくつか紹介します。

• バギング: バギングでは、さまざまなモデルがデータのさまざまなサブセットでトレーニングされ、予測が結合されて最終的な予測が得られます。これは、モデルの分散を低減し、その精度を高めるのに役立つ場合があります。

• ブースティングは、多くのモデルを連続的にトレーニングするプロセスであり、各モデルは、以前のモデルが誤って分類したデータ ポイントに集中します。これは、モデルのバイアスを下げ、精度を高めるのに役立つ場合があります。

• スタッキングは、多数のモデルをトレーニングし、それらのモデルの予測をメタモデルに入力するプロセスです。最終的な予測はメタモデルによって行われます。スタッキングを通じて多くのモデルの利点を組み合わせることで、全体的な精度を向上させることができます。

• 不均衡なデータ

• 分類タスクでは、一方のクラスのデータ ポイント数が他方のクラスと比べて不釣り合いな場合に、不均衡なデータが頻繁に発生します。偏ったモデルはデータの不均衡から生じ、少数派のクラスのパフォーマンスが低下する可能性があります。不均衡なデータを処理するためのいくつかの方法を次に示します。

• オーバーサンプリング: 各クラスのデータ ポイントの量を均等にするために、オーバーサンプリングでは少数クラスのデータ ポイントを再現する必要があります。

• アンダーサンプリング: 各クラスのデータ ポイントの量のバランスをとるために、アンダーサンプリングでは、多数のクラスからデータ ポイントを恣意的に削除する必要があります。

• コスト重視の学習では、さまざまな誤分類コストをさまざまなクラスに割り当てる必要があります。これは、多数派のクラスに対するモデルの偏りを軽減するのに役立ちます。

結論

結論として、分類モデルの精度を高めるには、データの前処理、特徴選択、モデル選択、ハイパーパラメータ調整、相互検証、アンサンブル アプローチ、不均衡データの管理などを含む体系的なアプローチが必要です。これらの戦略を実践することで、分類モデルの堅牢性と効率性、および精度を大幅に向上させることができます。 100% の精度を得ることが常に達成可能または実行可能であるとは限りませんが、精度、再現率、F1 スコアなどの他の指標を考慮することが依然として重要です。