教師あり/なし学習でおさえておくべきことを軽くまとめてみた
備忘録も兼ねて、「教師あり学習」と「教師なし学習」について、概要・利用するクラス・事例・キーワードと、学習する上で参考になったサイトについてまとめておきます。
『教師あり学習』
めちゃザックリ：特徴を表すデータと対応する答えのデータを与えて学習させることで予測モデルを作る。予測には分類問題と回帰問題がある。
各手法
①線形回帰
あらゆる直線のうち、損失関数（誤差関数）の値が最も小さくなるパラメータを求める。
- 利用するクラス：
sklearn.linear_model.LinearRegression - 事例：来客数と売上高の関係 など
- キーワード：単回帰、重回帰、多項式回帰、非線形回帰
- 参考サイト：scikit-learn で線形回帰 (単回帰分析・重回帰分析)
②ロジスティック回帰
二値分類のアルゴリズムで、分類問題に適用される。
- 利用するクラス：
sklearn.linear_model.LogisticRegression - 事例：営業訪問回数・満足度と売上の関係 など
- キーワード：シグモイド関数、交差エントロピー誤差関数
- 参考サイト：scikit-learnのロジスティック回帰でiris(アヤメ)の分類
③SVM（線形）
決定境界（直線）がデータから離れるように学習するアルゴリズムで、分類と回帰のどちらにでも使える。
- 利用するクラス：
sklearn.svm.SVC - 事例：テキスト分類、数字認識 など
- キーワード：ハードマージン、ソフトマージン
- 参考サイト：サポートベクターマシン(SVM)とは？〜基本からPython実装まで〜
④SVM（カーネル法）
カーネル関数により実空間のデータを超平面で分離できる空間に写像してから、データ集合を分離する。
- 利用するクラス：
sklearn.svm.SVC - 事例：色情報からの品種識別 など
- キーワード：カーネル関数（シグモイドカーネル、多項カーネル、RBF[放射基底関数]カーネル）
- 参考サイト：【Python】各種カーネル関数を使ってサポートベクターマシンを実装する【irisデータセット】
⑤ナイーブベイズ
特徴量がそれぞれ独立であるという仮定のもとで、データがあるラベルである確率を計算する。
- 利用するクラス：
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（他にGaussianNB、GaussianNBなど） - 事例：迷惑メール判定 など
- キーワード：スムージング
- 参考サイト：scikit-learn によるナイーブベイズ分類器
⑥ランダムフォレスト
多様性のある複数の決定木から出力を集め、多数決で分類の結果を出す。
- 利用するクラス：
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier - 事例：行動履歴や属性による分類
- キーワード：ジニ係数、ブートストラップ法
- 参考サイト：[入門]初心者の初心者による初心者のための決定木分析
⑦ニューラルネットワーク
入力と出力の間に中間層を挟むことで、複雑な決定境界を学習する。
- 利用するクラス：
sklearn.neural_network.MLPClassifier - 事例：画像認識、音声認識
- キーワード：単純パーセプトロン、活性化関数、アーリーストッピング
- 参考サイト：自分でニューラルネットワークを作ろう
⑧k近傍法
入力データの近傍k個の分類の多数決により判定を行う。
- 利用するクラス：
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier - 参考サイト：機械学習 〜 K−近傍法 〜
評価方法
-
a. 分類問題の場合
- a-1. 混同行列
利用するクラス：sklearn.metrics.confusion_matrix - a-2. 正解率
利用するクラス：sklearn.metrics.accuracy_score - a-3. 適合率
利用するクラス：sklearn.metrics.precision_score - a-4. 再現率
利用するクラス：sklearn.metrics.recall_score - a-5. F値
利用するクラス：sklearn.metrics.f1_score - a-6. ROC-AUC
利用するクラス：sklearn.metrics.roc_curve
- a-1. 混同行列
参考サイト：
scikit-learnで混同行列を生成、適合率・再現率・F1値などを算出
scikit-learnでROC曲線とそのAUCを算出
-
b. 回帰問題の場合
- b-1. 平均二乗誤差
利用するクラス：sklearn.metrics.mean_squared_error - b-2. 平均絶対誤差
利用するクラス：sklearn.metrics.mean_absolute_error - b-3. 決定係数
利用するクラス：sklearn.metrics.r2_score
- b-1. 平均二乗誤差
参考サイト：scikit-learn で回帰モデルの結果を評価する
過学習を防ぐ方法
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a. ハイパーパラメータ
- a-1. グリッドサーチ
利用するクラス：sklearn.grid_search.GridSearchCV - a-2. ランダムサーチ
利用するクラス：sklearn.grid_search.RandomizedSearchCV
- a-1. グリッドサーチ
参考サイト：scikit-learnでモデルのハイパーパラメータチューニングをしよう！
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b. データ（学習データ＆検証データ）の分割
- b-1. ホールドアウト法
利用するクラス：sklearn.model_selection.train_test_split - b-2. クロスバリデーション法
利用するクラス：sklearn.model_selection.cross_val_scoresklearn.model_selection.KFold - b-3. リーブワンアウト法
利用するクラス：sklearn.model_selection.LeaveOneOut
- b-1. ホールドアウト法
参考サイト：機械学習、ディープラーニングでの学習データとテストデータの分割手法について
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c. 正則化
- c-1. リッジ回帰
利用するクラス：sklearn.linear_model.Ridge - c-2. ロッソ回帰
利用するクラス：sklearn.linear_model.Lasso
- c-1. リッジ回帰
参考サイト：最短でリッジ回帰とラッソ回帰を説明（機械学習の学習 #3）
『教師なし学習』
めちゃザックリ：教師あり学習と異なり、目的変数は存在しない。ここでは特徴データに対し、別の形への変形や、部分集合を見つけることで、その構造を抽出する。手法に、次元削減とクラスタリングがある。
①主成分分析（PCA）
多数の量的説明変数を、より少ない指標や合成変数に要約し、データの変数を削減する。
- 利用するクラス：
sklearn.decomposition.PCA - キーワード：分散共分散行列、固有値問題、累積寄与率
- 参考サイト：主成分分析と固有値問題
②K平均法（K-means法）
データを与えられたクラスタ数に分類し、似たもの同士グループに分ける。
- 利用するクラス：
sklearn.cluster.KMeans - 事例：マーケティングデータ分析、画像分類
- キーワード：クラスタ内平方和、エルボー法、シルエット分析、k-means++、k-medoids法
- 参考サイト：k-meansの最適なクラスター数を調べる方法
③潜在意味解析（LSA）
文章データで、特徴量を単語数から潜在トピック数に削減することで、単語と文章の類似度を求める。
- 利用するクラス：
sklearn.decomposition.TruncatedSVD - キーワード：特異値分解、トピックモデル、tf-idf
- 参考サイト：機械学習 潜在意味解析 理論編
④非負値行列因子分解（NMF）
入出力データの値が全て非負という性質をもつ次元削減手法。
- 利用するクラス：
sklearn.decomposition.NMF - 事例：リコメンド、テキストマイニング
- 参考サイト：非負値行列因子分解（NMF）をふわっと理解する
⑤潜在的ディリクレ配分法（LDA）
文書内の単語からトピックを作成し、文書がどのトピックで構成されているかを求める。
- 利用するクラス：
sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation - 事例：自然言語処理
- キーワード：トピックモデル、ディリクレ分布
- 参考サイト：トピックモデル（LDA）で初学者に分かりづらいポイントについての解説
⑥混合ガウス分布（GMM）
複数のガウス分布の線型結合によりクラスタリングを行う。
- 利用するクラス：
sklearn.mixture.GaussianMixture - キーワード：ガウス分布
⑦局所線形埋め込み（LLE）
非線形なデータに対して、次元削減を行う。
- 利用するクラス：
sklearn.manifold.LocallyLinearEmbedding
⑧t分布型確率的近傍埋め込み法（t-SNE）
高次元データを二次元か三次元に次元削減する方法で、データの可視化などに利用される。
- 利用するクラス：
sklearn.manifold.TSNE
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