‫お帰りなさい｡
‫どうだった？
‫スコアの向上のために､ 別のモデルを使用しようとしたのでしょうか？
‫このコースで学び､ 身につけるべき重要なことのひとつは､
‫とにかく実験することです｡
‫だって､ 考えているより､ やっているほうがずっと賢いんですもの｡
‫だから､ もっとコードを書いて､ 何がうまくいくのか､ 何がうまくいかないのかを見てください｡
‫そうすれば､ 機械学習の世界で何が良くて何が良くないのか､ 直感的に分かるようになってくるはずです｡
‫そこで､ 私たちはこのスコアを改善することにしました｡
‫レジがうまくいかなかったり､ スコアが合わなかったりしたら､ どうすればいいんだろう？
‫まあ､ 別のモデルを試すという手もありますが｡
‫では､ ここでもう一度､ 機械学習マップを参照してみましょう｡
‫私たちは､ それを貫きます｡
‫結局ここに行き着いたわけですが､ どのような数少ない機能を重要視すべきなのか､ よくわからないままです｡
‫だから､ 試したかもしれない｡
‫投げ縄を試したかもしれないし､ エラスティックネットを試したかもしれない､ SVRを試したかもしれない｡
‫しかし､ レグレッションが全く効いていなかったということにしておこう｡
‫では､ ここでEnsemble RegressesとSVRを別のカーネルで飛び込んでみましょう｡
‫つまり､ この2つの違いはカーネルが違うだけなのです｡
‫しかし､ アンサンブルは機械学習において重要な概念なので､ アンサンブル回帰に飛び込んで読んでみよう｡
‫アンサンブル法の目的は､ 与えられた学習アルゴリズムで構築された複数の基本推定量の予測値を組み合わせて､
‫一般化能力を向上させることである｡
‫つまり､ 汎化性とは､ 機械学習モデルが未知のデータに対して正確に予測する能力であり､ 単一の推定量に対する頑健性のことである｡
‫つまり､ アンサンブルモデルが他のモデルと比較して重要なのは､ 複数のモデルの予測を組み合わせていることです｡
‫ですから､ 1種類のモデルだけで判断するのではなく､ 例えば､ ある診断について､ 1人の医師が判断するよりも､
‫10人の医師が判断する方がスマートなのかもしれません｡
‫それがアンサンブル手法の目的なんですね｡
‫しかし､ もっと読みたければ､ ドキュメントに潜ることができます｡
‫でも今は､ いつものように､ コードで練習してみましょう｡
‫これを真似るんです｡
‫いつでも別のモデルを試すことができます｡
‫アンサンブルモデルを試してみるのはどうでしょう？この辺りです｡
‫アンサンブルとは､ より小さなモデルを組み合わせて､ 単一のモデルよりも優れた予測を行おうとするものである｡
‫そして､ learn ensemble models can be found here（アンサンブルモデルを学ぶには､ こちらをご覧ください）と言います｡
‫そして､ そのドキュメントを見てみると､ この中にランダムフォレストアルゴリズムと呼ばれる非常に有名なモデルがあり､
‫ランダムツリーの森があります｡
‫つまり､ これはランダムフォレスト分類器が非常に強力であるということをお伝えしたいのです｡
‫そして､ ランダムフォレスト回帰も同様です｡
‫さて､ ランダムフォレストについてもっと深く知りたい方は､ 決定木をベースにしたものです｡
‫そこで､ このデシジョンツリーを調べてみよう｡
‫これからいろいろな情報を発信していきますが､ 自分で調べて､ 理解していただけると信じています｡
‫コードを書くことに集中します｡
‫これが何？
‫ランダムフォレストが
‫あ､ スタットキャストか｡
‫素晴らしい映像ですね｡
‫決定木は､ 何かから始めて､ イエス､ ノー､ イエス､ ノー､ イエス､ ノーと進んでいくようなものなんですね｡
‫それを飛び越える｡
‫ランダムフォレストは､ たくさんのたくさんの異なる決定木の組み合わせである｡
‫ランダムフォレスト､ デシジョンツリーですね｡
‫これでよしとしよう｡
‫これはどのようなものでしょうか？
‫そうですね｡
‫では､ さまざまな決定木を活用した場合､ どのような結果になるのでしょうか｡
‫そして､ ランダムフォレストがどんなものか見てみたいということであれば､ ランダムフォレストにします｡
‫こうして､ さまざまな機械学習のアルゴリズムを理解していくのです｡
‫ランダムフォレストを理解するために解説しました｡
‫ランダムフォレストアルゴリズムの完全ガイド｡
‫Random Forestの説明 Random Forestの説明｡
‫さあ､ どうぞ｡
‫ここで､ 私のお気に入りを一つ紹介します｡
‫ランダムフォレスト､ 簡単に説明します｡
‫意志の強制から｡
‫強制すること｡
‫彼はMediumでさまざまなデータサイエンスに関する素晴らしいブログを書いているので､ ぜひ彼のブログ「Random Forest
‫Simplified」を見てみてください｡
‫つまり､ 1つのサンプルであるインスタンスから始めて､ ある決定を下して､
‫それを何か､ クラスA､ クラスB､ クラス何々に分類したいとすると､ 最終的なクラスがあることになります｡
‫つまり､ 1つのツリーからツリー､ ツリーからNまでの判断を組み合わせているわけです｡
‫つまり､ 何百､ 何千という種類のツリーを用意して､ それを多数決で組み合わせて､
‫最終的なクラスを選ぶんです｡
‫さて､ これは分類のためというより
‫しかし､ 退行やサイキックでも同じことができます｡
‫Learnには素晴らしいモジュールがあります｡
‫見てもらったら､ 行ってみよう｡
‫ランダムフォレストは､ 私たちのスカイラインを回帰させます｡
‫その使い方をみてみましょう｡
‫そこで､ いろいろな情報を得ることができました｡
‫簡単におさらいをさせてください｡
‫ここでは､ アンサンブルアルゴリズムの規模に合わせたこのモデルを使うことにします｡
‫アンサンブルを学び､ アンサンブルとは､ 異なるモデルを組み合わせて一つの予測を行うことで､ 非常に一般的な､ あるいは非常に強力なアルゴリズムであり､
‫アンサンブル技術を活用した機械学習アルゴリズムは､ ランダムフォレストである｡
‫そして､ ランダムフォレストは､ たくさんの異なる決定木の組み合わせです｡
‫この場合､ デフォルトの値として､ 100種類の決定木を使って判断することになっています｡
‫ですから､ このモデルをデフォルトで使用すると､ 実際には､ 何を分解したいかに応じて100種類のモデルを使用することになります｡
‫では､ 実際に使ってみましょう｡ その背景や仕組みを知りたい方は､ たくさんの記事があります｡
‫これからコードを書いていくので､ ensembleモジュールからランダムフォレスト回帰モデルクラスをインポートしてきましょう｡
‫お気づきの方もいらっしゃるかもしれませんが､ これは線形モデルのものです｡
‫ここで違うのは､ これがアンサンブルであるということですね｡
‫アンサンブルモジュールensembleのインポート､ ランダムフォレスト回帰からなんですね｡
‫あとは､ すでに見たことがあるようなランダムフォレスト分類器でも､ そうでないものがあることを後で知ることになります｡
‫それくらい強力なアルゴリズムなのです｡
‫分類と回帰の両方に使用することができます｡
‫では､ ランダムシードを設定し､ データを作成します｡
‫ここでは､ 多くのコードを繰り返しています｡
‫Cycloneの魅力は､ APIやモジュール､ クラス､ 関数の多くが､ 似たような機能を持つ場合､ 似たようなコードを再利用できることです｡
‫そこで､ ランダムフォレストモデルをあるデータで学習させ､ スコアを付けたいと思います｡
‫それは､ リッジモデルでやったことと同じような機能です｡
‫ただ､ リッジとランダムフォレストでは､ 根底にあるアルゴリズムが違うんです｡
‫だから､ ボンネットの中で予測を立てるようになる方法が違うんです｡
‫それを利用して､ 改良を加えようとしているのです｡
‫Xは上にあるので､ 本当は作り直す必要はないのですが､ とにかく作り直します｡
‫念のため､ 対象軸イコール1､ イコールハウジングを落としておきます｡
‫DF これは私たちのレーベルです｡
‫そこで､ X個の特徴量に基づいて住宅価格の中央値を予測しようとするのですが､ これをトレーニングセットとテストセットに分けることにします｡
‫X train x test y, train y test equals train test split.
‫そして､ それをXとYで受け渡すのです｡
‫テストサイズを0に等しくしておきます｡ 2して､ ランダムフォレストモデルを作成します｡
‫モデルは学習データから学習し､ テストデータで予測したいので､ model equals random forest regression and then
‫model fit on training dataと表示されるでしょう｡
‫そして､ テストセットのモデルのスコアを確認する......スコア｡
‫どうでしょうか？
‫直感に基づく｡
‫ランダムフォレストを使ったことがない人もいるかもしれませんね｡
‫どうなるか､ 考えてみてほしいんです｡
‫ここでdocstringを思い出して､ 100個の小さいモデル､ 100個の決定木が､ 我々のデータに対して､
‫Ridgeに対して予測をしていることを推定してみましょう｡
‫あまり多くを語ることはないのですが､ そう､ あまり多くを語ることはないわけです｡
‫l 2 正則化で線形二乗｡
‫それが何を意味するのか､ 調べるのもいいですが､ ちょっと考えてみてください｡
‫これは､ リッジモデルよりも性能が良くなるのか悪くなるのか？
‫一緒に探してみましょう｡
‫準備はいいか？
‫3､ 2､ 1
‫行ってください｡
‫2万ものサンプルがあるんですよ｡
‫そのため､ これらのサンプルに対して､ たくさんの小さな判断を下さなければならないのです｡
‫見ていただけますか？
‫さて､ そこが機械学習のいいところです｡
‫ひとつ簡単な実験をしました｡
‫書かなければならない以上のコードを書いたこともありました｡
‫そして､ なんだかんだで20〜22点近いスコアポイントのブーストがかかりました｡
‫CI kit learnの回帰モデルのデフォルトの評価指標は決定係数であり､
‫R2乗の値であることを思い出してください｡
‫後でもっと予測メトリクスを見る予定ですが､ もしよろしければそちらをご覧いただくか､
‫あるいは回帰予測メトリクスだけでも構いません｡
‫これでよしとしよう｡
‫機械学習のための回帰指標 回帰モデルを評価するための3つの最適な指標､ 美しい｡
‫私たちは､ これらのことについて膨大な量のリソースを有しています｡
‫ここでも､ 実験をしたり､ コードを書いたりすることだけに集中しています｡
‫もっと調べたいことがあれば､ どうぞ｡ こうして私はいろいろなことを学んでいるのです｡
‫検索してくればいいんです｡
‫好奇心の赴くままに｡
‫バックアップをとる｡
‫行ってしまうものたち｡
‫うーん｡
‫では､ そのあたりをきちんとカバーできていないのですね｡
‫じゃあ､ ここに来て､ いろいろと打ち込んで､ 隙間を埋めてください｡
‫わかりました｡
‫しかし､ さて､ 回帰アルゴリズムの選択について説明しましたが､ 同じことをやってみるのはどうでしょうか？
‫しかし､ 分類アルゴリズムには？
‫そこで､ このような手順を踏んで､ いくつか見ていただきました｡
‫では､ 分類で試してみましょう｡
‫だから､ ここに小さな見出しを書いて､ 戻ってきたときに､ 何をやっているのかがわかるようにするんだ｡
‫2. 2は､ 分類問題のための機械学習モデルを選ぶことができる｡
‫さて､ チャレンジしてみたいという方には､ ぜひやっていただきたいことがあります｡
‫それは､ 碁盤目分類のデータセットを持っていることです｡
‫データセットをおもちゃにするものを探す｡
‫ロデ｡
‫アイリス
‫アイリスは分類用のデータセットです｡
‫それを確認することができます｡
‫あるいは､ おもちゃのデータセットに入り､ この中から分類に関係するものを探すこともできます｡
‫そして､ データセットをインスタンス化したら｡
‫この小さなチェックリストに目を通して､ データセットにこれらのモデルの一つを構築してみてください｡ これは､
‫回帰のために行ったことと非常に似ていますが､ 自分でこれらのことをやってみると､
‫本当に勉強になります｡
‫そうでなければ､ 次のビデオで一緒にやりましょう｡
‫現地でお会いしましょう｡