機械学習モデルの精度向上に役立つ手法、「アンサンブル学習」。複数のモデルを組み合わせて、単体のモデルよりも優れた予測精度を目指す手法です。この記事ではそんなアンサンブル学習の種類やメリット・デメリットについてわかりやすく解説します。
アンサンブル学習とは
アンサンブル学習とは、複数の学習モデルを組み合わせることで、より高い予測精度やロバスト性を実現する手法です。各モデルは個別に学習され、それぞれの予測結果を統合して最終的な予測を出力します。
アンサンブル学習には、予測精度が向上する、ロバスト性が向上するなどのメリットがあります。しかし、計算コストが増える、過学習となるリスクがある、解釈性が低下するなどのデメリットもあります。
【種類別】アンサンブル学習の手法
アンサンブル学習は、複数の学習モデルを組み合わせて予測精度を向上させる手法です。さまざまな種類の手法が存在し、それぞれ特徴が異なります。ここでは代表的なものを紹介します。
- バギング
- ブースティング
- スタッキング
- ランダムフォレスト
アンサンブル学習の手法は他にも多く存在します。それぞれの特性を理解し、目的に合った手法を選択することで、予測精度を向上させることができます。ではそれぞれについて説明します。
バギング(Bagging)
バギング(Bagging)とは、ブートストラップサンプリングと組み合わせたアンサンブル学習の手法です。
ブートストラップサンプリングとは、データセットから重複を許してランダムにサンプルを抽出する手法です。バギングでは、データセットから複数のブートストラップサンプルを作成し、各サンプルから決定木などのベース学習器を学習させます。最後に、各ベース学習器の予測結果を多数決で統合することで最終的な予測を行います。
バギングは、ベース学習器に不安定な学習器を使用する場合に有効です。不安定な学習器は、データのわずかな変化に大きく予測結果が変わる学習器です。バギングでは、複数のブートストラップサンプルから学習したベース学習器を組み合わせることで、不安定な学習器の予測結果を平均化し、安定した予測を行うことができます。
また、バギングは、データセットのサイズが小さい場合にも有効です。データセットのサイズが小さい場合、単一の学習器では過学習を起こしやすくなります。バギングでは、複数のブートストラップサンプルから学習したベース学習器を組み合わせることで、過学習を防ぐことができます。
ブースティング (Boosting)
ブースティングは、アンサンブル学習の代表的な手法の一つです。複数の弱学習器を組み合わせることによって、より強い学習器を作成することを目指します。
ブースティングでは、最初に学習器を作り、その学習器が誤分類したデータに重みをつけていきます。そして、新たに学習器を作成する際には、重みがついたデータを優先的に学習させるようにします。
このプロセスを繰り返し行うことで、誤分類するデータに対して学習を繰り返して、最終的に高い予測精度を持つ学習器を作成することが可能となります。
ブースティングは、学習精度が高い傾向にありますが、過学習になりやすく、解釈性が低いという特徴があります。
ブースティングは、クレジットカードの不正利用の検出、顧客の解約予測、医療診断などの様々な分野で利用されています。
スタッキング (Stacking)
スタッキングは、アンサンブル学習の手法の一つです。複数のベース学習器を組み合わせて、単一の学習器よりも高い予測精度を得ることができます。
スタッキングでは、まず、複数のベース学習器を訓練データで学習させます。次に、各ベース学習器の予測結果を新たなメタ特徴量として使用し、新しい学習器を学習させます。この新しい学習器をメタ学習器と呼びます。
スタッキングのメリットは、単一の学習器よりも高い予測精度を得られることと、汎化性能が向上することです。デメリットは、計算コストが高く、過学習となるリスクがあることです。
スタッキングは、様々なタスクで高い精度を達成しているため、広く使用されています。例えば、Kaggleなどのコンペティションで優勝したモデルの多くが、スタッキングの手法を使用しています。
ランダムフォレスト（Random Forest）
ランダムフォレストは、決定木を多数作成し、それらを組み合わせて予測を行うアンサンブル学習の手法です。
各決定木は、データセットからランダムに抽出したサンプルデータと、特徴量をランダムに選択して構築されます。 予測時には、各決定木が個別に予測を行い、その多数決で最終的な予測結果を決定します。
ランダムフォレストは、過学習を防ぐ効果が高く、予測精度に優れています。 また、特徴量の重要度を推定するなど、解釈性にも優れています。 ランダムフォレストの利点は、過学習を防ぐ効果が高く、予測精度が高い、特徴量の重要度を推定できることです。 ランダムフォレストの欠点は、計算コストが高い、モデルの解釈が難しい場合があることです。
アンサンブル学習のメリット
アンサンブル学習は、複数の学習モデルを組み合わせることで、単一のモデルよりも高い予測精度やロバスト性を実現する手法です。
アンサンブル学習のメリットは以下の通りです。
- 予測精度が向上する
- ロバスト性が向上する
これらのメリットを詳しく説明します。
予測精度が向上する
アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、単一のモデルよりも予測精度を向上させることができます。これは、各モデルの強みを生かし、弱みを補完することができるためです。アンサンブル学習は、様々なタスクにおいて有効な手法であり、今後も発展していくことが期待されています。
ロバスト性が向上する
アンサンブル学習は、複数の学習モデルを組み合わせることで、単一のモデルよりも高い予測精度やロバスト性を実現する手法です。ロバスト性とは、データのノイズや変化に強いことを意味します。
以下に、アンサンブル学習によってロバスト性が向上する理由を具体的に示します。
- 異なるモデルの予測結果を組み合わせることで、データのノイズの影響を軽減できる。
- 異なる種類のモデルを組み合わせることで、データの偏りや欠損に強いモデルを構築できる。
- アンサンブル学習は、個々のモデルよりも複雑なモデルを構築することができるため、より複雑な関係性を学習することができる。
これらの理由により、アンサンブル学習はノイズや変化に強いモデルを構築することができ、ロバスト性を向上させることができます。
アンサンブル学習のデメリットとは？
一方でアンサンブル学習にはこれらのデメリットもあります。
- 計算コストが増える
- 過学習となるリスクがある
- 解釈性が低下する
それぞれについてみていきましょう。
計算コストが増える
アンサンブル学習の大きなメリットとして、単一の予測モデルよりも予測精度やロバスト性が向上することが挙げられます。しかし、これらのメリットと引き換えに、計算コストが増加するというデメリットも存在します。
アンサンブル学習では、複数の個別のモデルを作成し、それぞれのモデルの結果を組み合わせて最終的な予測を導き出すため、単一のモデルを学習させるよりも多くの計算リソースと時間がかかります。特に、学習データ量が多かったり、モデルの複雑性が高かったりする場合は、計算コストの増加が顕著になります。
また、アンサンブル学習では、個別のモデル間の差異を考慮する必要があるため、モデル選択やハイパーパラメータチューニングなどのプロセスも複雑になり、より多くの時間を要する場合があります。
そのため、アンサンブル学習を適用する際には、計算コストや時間の制約も考慮して、適切なモデル構成や学習パラメータを選択する必要があります。
過学習となるリスクがある
デメリットの一つが過学習のリスクです。過学習とは、学習データに過度に適合してしまい、汎化性能が低下してしまう現象のことです。アンサンブル学習では、複数のモデルを組み合わせるため、単一のモデルよりも過学習を起こしやすい傾向があります。
過学習を防ぐためには、以下の方法が有効です。
- 多様なモデルを組み合わせる: 異なるアルゴリズムやパラメータを持つモデルを組み合わせることで、データに過度に適合するモデルの影響を軽減できます。
- データを増やす: 十分な量のデータがあれば、モデルがデータに過度に適合するリスクを抑えることができます。
- 正則化手法を用いる: 正則化手法は、モデルの複雑さを制御することで、過学習を防ぐことができます。
解釈性が低下する
アンサンブル学習は複数のモデルを組み合わせる手法であり、個々のモデルの予測結果を理解することが難しく、ブラックボックスモデルと呼ばれることがあります。予測の根拠が不明確になるため、信頼性の確保や問題発生時の原因究明が困難になる可能性があります。
解釈性を低下させる要因としては、モデルの複雑さ、モデルの多様性、モデルの非線形性などが挙げられます。
解釈性を向上させるための手法としては、特徴量重要度分析、部分依存プロット、LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)などがあります。
まとめ
アンサンブル学習とは、複数の機械学習モデルを組み合わせることで予測精度を向上させる手法です。様々な手法がありますが、代表的なものとしてバギング、ブースティング、スタッキング、ランダムフォレストなどがあります。
アンサンブル学習のメリットは、単一のモデルと比較して予測精度が向上することと、ロバスト性が向上することです。予測精度の向上は、個々のモデルが持つ誤差を互いに補完することで実現されます。ロバスト性の向上は、単一のモデルに依存しないため、外れ値の影響を受けにくくなることで実現されます。
一方で、アンサンブル学習は計算コストが増大する、過学習となるリスクがある、解釈性が低下するなどのデメリットも存在します。特に、モデルの数が多いほど計算コストが増加するため、実用的な観点からモデルの数を適切に選択することが重要です。