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第6章 教師あり学習 (Supervised Learning)

教師あり学習 - Simple yet best

教師あり学習は、ラベル付きの学習データから関数を推論するための機械学習アルゴリズムです。学習データは実データセットから構成されます。例: 身長と体重を知って、その人の性別を識別することです。以下は人気のある教師あり学習アルゴリズムです。
  • 回帰 (Regression)
    • 線型回帰 (Linear Regression)
    • ロジスティック回帰 (Logistic Regression)
  • サポートベクトルマシン (Support Vector Machine)
  • ナイーブベイズ (Naive Bayes)
  • K最近傍法 (K-nearest neighbors)
  • 決定木 (Decision Trees)
  • ランダムフォレスト (Random Forest)
アルゴリズム
使用例
選択基準
線形回帰
特徴量と目的変数の線形関係をモデル化する場合 例: 家の価格予測
データが線形関係を持ち、単純なモデルで問題を解決できる場合
ロジスティック回帰
2つのクラスを分類する問題 例: スパムメール分類
データが2つのクラスに分類され、線形の決定境界で分離できる場合
サポートベクトルマシン
2つ以上のクラスを分類する問題 例: 手書き数字の分類
データが非線形であり、高い分類性能が求められる場合
ナイーブベイズ
特徴量が独立していると仮定できる問題 例: テキスト分類、スパムメール分類
特徴量が独立しており(仮定)、単純なモデルで問題を解決できる場合
K最近傍法
2つ以上のクラスを分類する問題、小規模から中規模のノイズのないデータセット 例: 手書き文字検出、画像認識、および動画認識
データが高次元でなく、ノイズが少ない場合
決定木
複雑なデータの分類や回帰問題 例: 顧客セグメンテーション
データが非線形であり、解釈が容易である場合
ランダムフォレスト
決定木の弱点を補う場合 例: 顧客セグメンテーション
データが複雑であり、決定木による過学習のリスクがある場合(最近、Boosting TreesのXGBoostやLightGBMがよく用いられます)

線形回帰 (Linear Regression)

⚙️ モデルの種類: 回帰 (Regression)
線形回帰の式は、従属変数 と1つまたは複数の独立変数 の関係をモデル化するために使用されます。最も単純な形式である単純線形回帰は、以下のように表されます。
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