目次

オートブレンダー

概要

  • オートブレンダーを用いることで、自動で様々な前処理や手法を組み合わせ、高い予測精度を誇るモデルを作成できます。

入出力

入力

  • データ(目的変数1列と説明変数1列以上)

出力

  • 機械学習モデル
  • データ(モデル情報)
  • データ(最適化過程)

仕様補足

  • 自動チューニングオプション
    • 作成する木の数」と「各決定木を作成する際の特徴量の数」をチューニングしている。パラメータの探索範囲はそれぞれ下記の通り
      • 作成する木の数: 50, 100, 200, 300, 400, 500
      • 各決定木を作成する際の特徴量の数: 1 ~ 学習データの列数
      • 上記のパラメータの組み合わせの中からランダムにパラメータの組み合わせを10個選択し、最も精度のよかったモデルを採用する。
      • 精度検証は5-fold cross varidationで実施。
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