目次

MLアンサンブル(βver)

概要

  • オートML、マニュアルMLは、精度が最もよい1つのモデルを結果として出力しますが、裏側では探索過程で複数のモデルを構築します。
  • それらのモデルを組み合わせ、新しいモデルを構築することができるのがMLアンサンブルの機能です。
  • 一つのアルゴリズムでモデルを構築するより、複数アルゴリズムを組み合わせることで、より精度が高いモデルを得られる可能性があります。

入出力

入力

出力

  • 学習済みモデル
  • 構築モデル情報(精度の概要など)
  • モデル補足情報(機械が重視したデータなど)

ボニートくん

サンプル

タイタニック号乗員客の生存/死亡を予測するモデルを構築

仕様補足

アンサンブル手法

現状、複数のモデルを均等に混ぜ合わせるブレンディングの設定のみ可能です。

今後、需要に応じてブレンディングの重み付けや、スタッキングの手法を取り入れていきたいと考えております。

モデルID

実行設定において、アンサンブルするモデルIDを指定する必要があります。

このモデルIDは、オートMLもしくはマニュアルMLのボニートくん「モデル詳細情報」の表内の「モデルID」列と対応しています。

複数アルゴリズムを組み合わせる、同一アルゴリズム内でパラメータが違うものを組み合わせる、といったことを実施できます。

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