• 概要
• 入出力
• 仕様補足

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。