ランダムフォレストのハイパーパラメータの最適化

ランダム フォレストは、複雑なデータ セットを処理し、高い精度を達成できることで人気のある強力な機械学習アルゴリズムです。ただし、特定のデータ セットでは、ランダム フォレストのデフォルトのハイパーパラメータでは最適な結果が得られない場合があります。したがって、ハイパーパラメーターの調整は、モデルのパフォーマンスを向上させるための重要なステップになります。さまざまなハイパーパラメータの組み合わせを検討することで、堅牢で正確なモデルを構築するための最適なハイパーパラメータ値を見つけることができます。このプロセスは、より優れたモデルの一般化と予測精度を提供するため、ランダム フォレストにとって特に重要です。

ランダム フォレストのハイパーパラメータは、ツリーの数、ツリーの深さ、ノードごとの最小サンプル数をカバーします。モデルのパフォーマンスを最適化するために、グリッド検索、ランダム検索、ベイズ最適化などのさまざまなハイパーパラメーター調整方法を使用できます。グリッド検索では、考えられるすべてのハイパーパラメータの組み合わせを網羅して最適な組み合わせを検索します。ランダム検索では、ハイパーパラメータ空間をランダムにサンプリングして最適なハイパーパラメータを見つけます。ベイジアン最適化手法では、事前分布と目的関数を使用してガウス プロセス モデルを確立し、目的関数を最小化するようにハイパーパラメーターを継続的に調整します。ハイパーパラメーターを調整する場合、相互検証はモデルのパフォーマンスを評価し、過学習や過小学習の問題を回避するために不可欠な手順です。

さらに、ランダム フォレストのハイパーパラメータ調整に使用できる一般的な手法がいくつかあります。ツリーの数 Number

ツリーの数を増やすとモデルの精度が向上しますが、計算コストが増加します。木の数が多いほど精度は高くなりますが、飽和する傾向があります。

2. ツリーの深さを制限する

ツリーの深さを制限すると、過剰適合を効果的に回避できます。一般に、ツリーの深さが深くなるほど、モデルの複雑さが増し、過剰適合が発生しやすくなります。

3. 各ノードの最小サンプル数を調整します

各ノードの最小サンプル数を調整すると、成長速度を制御でき、ツリーの複雑さ。最小サンプル数が小さいと、ツリーがより深く成長する可能性がありますが、過剰適合のリスクも増加します。最小サンプル数が大きいと、ツリーの成長が制限される可能性がありますが、過小適合が発生する可能性もあります。

4. 適切な数の特徴を選択します

ランダム フォレストは、各デシジョン ツリーをトレーニングするために特徴の一部をランダムに選択できるため、特定の要素を回避できます。機能がモデルに与える影響が大きすぎます。一般に、選択する特徴量が多いほどモデルの精度は高くなりますが、計算コストと過剰適合のリスクも増加します。

5. OOB エラーを使用してモデルのパフォーマンスを推定する

ランダム フォレスト内の各デシジョン ツリーはサンプルのサブセットを使用してトレーニングされるため、トレーニングされていないサンプル セットを使用してモデルのパフォーマンスを推定できます。このセットは Out-Of-Bag サンプル セットです。 OOB エラーは、モデルの汎化能力を評価するために使用できます。

6. 適切なランダム シードを選択する

ランダム フォレストのランダム性は、特徴のランダムな選択だけでなく、ランダム シードからもたらされます。 ■選択。ランダム シードが異なるとモデルのパフォーマンスも異なる可能性があるため、モデルの安定性と再現性を確保するには、適切なランダム シードを選択する必要があります。

7. サンプルのリサンプリング

サンプルをリサンプリングすることで、モデルの多様性が増し、モデルの精度が向上します。一般的に使用されるリサンプリング方法には、Bootstrap や SMOTE などがあります。

8. アンサンブル手法を使用する

ランダム フォレスト自体は、複数のランダム フォレスト モデルを組み合わせてより強力なモデルを形成できるアンサンブル手法です。 。一般的に使用される統合方法には、バギングとブースティングが含まれます。

#9. クラスの不均衡問題を検討する

クラスの不均衡問題を扱う場合、分類にランダム フォレストを使用できます。一般的に使用される方法には、ポジティブ サンプルの重みを増やす、ネガティブ サンプルの重みを減らす、コスト重視の学習の使用などが含まれます。

10. 特徴エンジニアリングを使用する

特徴エンジニアリングは、モデルの精度と一般化能力の向上に役立ちます。一般的に使用される特徴エンジニアリング手法には、特徴選択、特徴抽出、特徴変換などが含まれます。

以上がランダムフォレストのハイパーパラメータの最適化の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。