機械学習における原因分析

データの品質: モデルの性能低下の一般的な原因は、入力データの品質の問題です。データセットがノイズや欠損値を含んでいる場合、モデルの学習や予測に悪影響を与える可能性があります。データの品質を確認し、クリーニングすることが重要です。

例:

# 欠損値の処理
df.dropna(inplace=True)
# ノイズの除去
df = df.apply(lambda x: x.clip(lower=x.quantile(0.05), upper=x.quantile(0.95)), axis=0)

特徴量の選択: 適切な特徴量の選択は、モデルの性能に直接影響を与える重要な要素です。不要な特徴量や相関の高い特徴量を取り除くことで、モデルの複雑性を減らし、パフォーマンスを向上させることができます。

例:

# 相関の高い特徴量の削除
corr_matrix = df.corr().abs()
upper = corr_matrix.where(np.triu(np.ones(corr_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))
high_corr_features = [column for column in upper.columns if any(upper[column] > 0.8)]
df.drop(high_corr_features, axis=1, inplace=True)
# 不要な特徴量の削除
df.drop(['unnecessary_feature'], axis=1, inplace=True)

モデルの選択とハイパーパラメータのチューニング: モデルの選択と適切なハイパーパラメータの設定は、性能向上に重要な役割を果たします。異なるモデルやハイパーパラメータの組み合わせを試して、最適なモデルを見つけることが求められます。

例:

# モデルの選択とハイパーパラメータの設定
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
model = RandomForestRegressor()
param_grid = {'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [None, 5, 10]}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_model = grid_search.best_estimator_