機械学習

階層クラスタリングとデンドログラム階層クラスタリング（Hierarchical Clustering）は、教師なし学習の手法の一つで、データを階層的にクラスタに分割するアルゴリズムです。この手法は、クラスタの数をあらかじめ指定する必要がなく、データの構造に基づいて自然なグループを形成することができます。階層クラスタリン...

K-meansクラスタリングの基礎と実装K-meansクラスタリングは、教師なし学習の代表的な手法の一つであり、データをいくつかのクラスタに分割するアルゴリズムです。このアルゴリズムは、データセットをK個のグループに分け、各クラスタの中心を計算しながらクラスタの最適化を行います。ここでは、K-meansの基本的な概念か...

モデルの過学習を防ぐテクニック（正則化、ドロップアウト）機械学習モデルの過学習（オーバーフィッティング）は、トレーニングデータに対して非常に高い精度を示す一方で、未知のデータ（テストデータ）に対する性能が低下する現象です。過学習を防ぐためには、モデルの複雑さを適度に抑え、一般化性能を向上させることが重要です。本記事では...

ハイパーパラメータチューニング（グリッドサーチとランダムサーチ）ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大限に引き出すために重要なステップです。ハイパーパラメータは、モデルのトレーニング中に自動的に学習されない設定値のことを指し、正しいハイパーパラメータの組み合わせを見つけることで、モデルの性能が大き...

クロスバリデーションの重要性クロスバリデーションは、モデルの評価や最適化の過程で非常に重要な手法です。データセット全体を使ってモデルを評価するのではなく、データを複数のサブセットに分割し、各サブセットで訓練とテストを繰り返すことで、より一般化された評価を得ることができます。これにより、過学習やアンダーフィッティングのリ...

ROC曲線とAUCの解釈ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）は、分類モデルの性能を評価するための重要なツールです。特に、モデルの閾値（しきい値）を調整した際のTrue Positive Rate（感度、再現率）とFalse Positive Rateのトレードオフ...

混同行列の理解と応用混同行列（Confusion Matrix）は、分類モデルのパフォーマンスを評価するために使用される基本的なツールです。この行列を使用することで、モデルがどの程度の正確さで正しい分類を行ったのかを分析できます。混同行列は通常、二値分類問題に適用されますが、マルチクラス分類にも対応可能です。混同行列の...

モデル評価指標（精度、再現率、F1スコア）機械学習モデルのパフォーマンスを評価する際、適切な指標を選ぶことは非常に重要です。分類モデルの場合、モデルの正確性を測定するために様々な指標がありますが、精度、再現率、F1スコアは代表的なものです。これらの指標を理解し、実際にPythonを使って計算する方法を学びます。精度（A...

バギングとアンサンブル学習の概要アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、より良い予測結果を得るための技術です。単一のモデルでは十分な性能を発揮できない場合でも、複数のモデルを組み合わせることで性能を向上させることができます。アンサンブル学習には、バギング（Bagging）、ブースティング（Boostin...

決定木とランダムフォレストの分類問題での使用決定木（Decision Tree）とランダムフォレスト（Random Forest）は、分類や回帰に使用される代表的な教師あり学習アルゴリズムです。本記事では、分類問題に焦点を当て、決定木とランダムフォレストの基本的な仕組みと、Pythonでの実装方法について解説します。決...

サポートベクターマシン（SVM）の基礎とカーネル法サポートベクターマシン（SVM）は、教師あり学習アルゴリズムの一つで、特に分類問題でよく使用されます。SVMの目標は、異なるクラスのデータを区別するための最適な超平面（ハイパープレーン）を見つけることです。SVMの基本概念サポートベクターマシンの基本は、2つの異なるクラ...

k近傍法（KNN）の応用k近傍法（K-Nearest Neighbors、KNN）は、分類や回帰タスクにおいて非常にシンプルで強力な機械学習アルゴリズムです。KNNは、訓練データ内の「k個の最も近いサンプル」に基づいて、新しいデータポイントを予測します。このアルゴリズムは、特にラベル付けされたデータセットが豊富に存在し...

ロジスティック回帰の基礎と実装ロジスティック回帰（Logistic Regression）は、分類問題において最も基本的でありながら、非常に強力なアルゴリズムの一つです。名前に「回帰」と含まれていますが、実際には2値分類（バイナリ分類）に利用されるアルゴリズムです。この記事では、ロジスティック回帰の基本的な概念とPyt...

勾配ブースティングによる回帰分析（XGBoost、LightGBM）勾配ブースティング（Gradient Boosting）は、複数の決定木モデルを組み合わせて予測精度を向上させる強力なアンサンブル学習アルゴリズムです。この手法は、回帰分析や分類問題に広く利用され、XGBoostやLightGBMはその中でも非常に人気...

サポートベクターマシン（SVM）による回帰サポートベクターマシン（SVM）は、主に分類タスクでよく使われるアルゴリズムですが、回帰タスクにも利用できます。これをサポートベクター回帰（Support Vector Regression: SVR）と呼びます。SVMの基本的な概念は、データをできるだけ分ける最適な超平面を見...

決定木回帰の基礎と実装決定木回帰（Decision Tree Regression）は、データを基に一連の条件を作成し、最も適切な結果を得るためにデータを分割するアルゴリズムです。決定木は回帰タスクにおいても有効で、データを複数の領域に分割し、その領域ごとに予測値を計算します。本記事では、決定木回帰の基本概念とPyth...