【データ分析】機械学習モデルの種類

2023年7月15日

機械学習モデルの種類

機械学習モデルとは？

機械学習モデルは、機械学習アルゴリズムによって学習された結果であり、データからパターンや関係性を抽出し、新しいデータに対して予測や判断を行うための数学的手法のようなものです。

入力データ（特徴量）と対応する出力データ（ターゲット）の関係を学習するために訓練データを使用します。

この訓練データに基づいて、モデルは最適なパラメータを学習し、未知のデータに対して予測や分類を行うことができます。
 

機械学習モデルの目的

機械学習モデルを使用する理由や目的になるものとして、
 

 
などがあります。

複雑なパターンや関係性の抽出

大量のデータから複雑なパターンや関係性を抽出する能力を持っており、人間には見つけることが難しいパターンや非線形な関係性を学習することができます。
 

高い予測精度

トレーニングデータに基づいて学習するため、新しいデータに対して高い予測精度を持つことが期待でき、データの特徴を把握しながら予測を行うための情報を持っているため、正確な予測を行うことができます。
 

スケーラビリティと自動化

大規模なデータセットや複雑なタスクに対してもスケーラブルな解決策を提供し、一度トレーニングされたモデルは、新しいデータに対して繰り返し予測を行うことができて、効率的な自動化を実現できます。
 

汎化性能の向上

機械学習モデルは、トレーニングデータに基づいて一般化を行うため、未知のデータに対しても良好なパフォーマンスを発揮することが期待され、データのパターンや特徴を抽出し、一般的な傾向を学習するため、新しいデータにも適応できる能力があります。
 

自己学習と改善

機械学習モデルは、フィードバックを受け取りながら自己学習を行うことができ、誤った予測をした場合でも、フィードバックを用いてモデルを改善することができます。

このような反復的な学習プロセスにより、モデルの性能が向上します。
 

機械学習モデルの使い分け

問題の種類

 

回帰	目的変数が連続値である予測問題。線形回帰やランダムフォレストなどが使用されます。
分類	目的変数がカテゴリやクラスである予測問題。ロジスティック回帰や決定木などが使用されます。
クラスタリング	データを似た特徴を持つグループに自動的に分類する問題。k-meansクラスタリングや階層クラスタリングなどが使用されます。

 

データの性質

 

特徴の種類	データが数値データかカテゴリカルデータか、時系列データか静的データかなど、特徴の種類に応じてモデルを選択します。
データのスケール	データのスケールが大きく異なる場合、正規化や標準化が必要になることがあります。

 

モデルの性能

 

モデルの複雑さ	モデルの複雑さと予測精度のトレードオフを考慮します。シンプルなモデルでは解釈性が高まる一方、複雑なモデルではより高度なパターンを学習できますが、過学習のリスクも増えます。
パラメータの調整	モデルには調整可能なパラメータが存在し、最適なパラメータの設定が必要です。ハイパーパラメータチューニングやクロスバリデーションによって最適なパラメータを選択します。

 

その他

 

データの量	データの量によってモデルの選択肢が異なります。小規模なデータセットでは単純なモデルが効果的であり、大規模なデータセットでは複雑なモデルやディープラーニングアルゴリズムが有効です。
ドメインの特性	特定の業界やドメインにおける特殊な要件や制約を考慮する必要があります。ドメインの専門知識を活用して、適切なモデルや特徴の選択を行います。

 

ドメインって何？

機械学習で言うドメインとは、適用対象や関連する領域を指します。

Webサイトのドメインだったら聞いたことがある方も多いと思いますが、サイトの場合もサイトの情報やファイルが格納されている領域や場所を示しています。

機械学習の「適用対象や関連する領域」というのは、機械学習が応用される特定の分野や業界、問題領域を指します。
 

具体的な機械学習のドメインとは？

機械学習は非常に広範な応用領域を持ち、様々なドメインで活用されています。
 

医療	機械学習は医療診断、病気予測、画像解析などの医療領域で広く使用されています。例えば、癌の早期検出や薬物効果の予測に機械学習が応用されています。
金融	機械学習は金融業界でリスク評価、不正検知、クレジットスコアリングなどに使用されます。例えば、顧客の信用リスクを評価するために機械学習モデルが利用されることがあります。
小売業	機械学習は需要予測、顧客セグメンテーション、商品推薦などの小売業におけるさまざまな課題に応用されます。例えば、オンラインショッピングサイトでの個別の顧客に対するパーソナライズされた商品の推薦に機械学習が利用されることがあります。
自然言語処理	機械学習はテキストデータの処理や自然言語の理解に使用されます。機械翻訳、テキスト分類、感情分析などがその例です。
画像処理	機械学習は画像データの解析や認識に広く使用されます。顔認識、物体検出、画像生成などがその応用例です。

 

代表的な機械学習モデル

機械学習の代表的なモデルには、
 

 
の3つがあります。
 

線形回帰モデル

線形回帰モデルは、入力データと目的変数（予測したい値）との間の線形な関係を学習するモデルです。線形回帰は教師あり学習の一種であり、連続値の予測や数値の回帰を行うために使用されます。

線形回帰モデルでは、入力データ（特徴量）と目的変数の間の関係性を表現するために、重み（係数）とバイアス（切片）を学習します。

上記は線形回帰モデルの一般的な数式です。
 

y	予測される目的変数
x1, x2, …, xn	入力データの特徴量
w1, w2, …, wn	特徴量に対応する重み
b	バイアス

 

線形回帰モデルの学習では、与えられた訓練データセットを使用して最適な重みとバイアスを見つけることが目標で、一般的な手法として最小二乗法が使用されます。

最小二乗法では、実際の目的変数と予測値の差の二乗和を最小化するように重みとバイアスを調整し、学習が完了したら、新しい入力データに対して予測を行うことができ、入力データの特徴量をモデルに入力し、重みとバイアスを使用して予測値を計算します。

単回帰と重回帰の2つのタイプに分けられ、単回帰では目的変数と特徴量が1つのみである場合に使用され、重回帰では目的変数と複数の特徴量との間の関係をモデル化するために使用されます。

線形回帰モデルは、単純で理解しやすく数値の予測問題に広く使用される手法ですが、データの特徴や関係性が非線形な場合には適していない場合もあり、より複雑なモデルや非線形回帰手法を検討する必要もあります。
 

決定木モデル

決定木モデルは、データの特徴量と目的変数（予測したい値）との間の関係を階層的な決定規則として表現するモデルで、データを分類や回帰などの予測タスクに適した形で分割し、各分割領域における予測値を求めます。

木構造を持つグラフとして表現され、ノード（節点）が特徴量を表し、エッジ（枝）がその特徴量の値によって分岐する条件を表し、葉ノード（終端ノード）には予測値が格納され、入力データは決定木をたどることで対応する葉ノードの予測値を取得します。

データセットを使用してノードの分岐条件を決定するプロセスで、一般的な学習アルゴリズムは、情報利得やジニ係数などの指標を使用して、各特徴量の分割の良さを評価し、最適な分割を見つけ、このプロセスを再帰的に繰り返し、決定木の構築が行われます。

決定木モデルは、以下のような特徴を持っています。
 

解釈性	決定木モデルは分岐条件や特徴量の重要度が明瞭になるため、結果を理解しやすく解釈できます。特徴量の重要度を利用して特徴の選択や重要な特徴を抽出することも可能です。
非線形関係のモデリング	決定木モデルは非線形な関係性を捉えることができます。特徴量の分割によってデータをより細かくグループ化することで、複雑なパターンを表現できます。
ロバスト性	決定木モデルは外れ値やノイズに対して比較的ロバストです。単一のデータポイントの影響が全体の予測に与える影響が限定的であり、他のモデルよりも頑健な傾向があります。

 
ただし、決定木モデルにはいくつかの制約もあります。過剰適合（オーバーフィッティング）のリスクがあり、特に深い木を構築する場合にはトレーニングデータに対して過度に適合する傾向があります。この問題を軽減するために、枝刈りやアンサンブル学習（ランダムフォレストや勾配ブースティングなど）を適用することがあります。

分類や回帰などのさまざまな予測タスクに使用される汎用性の高いモデルで、データセットの特性や目標に応じて、適切なパラメータやハイパーパラメータの調整が必要です。
 

ニューラルネットワークモデル

ニューラルネットワーク（Neural Network）は、人間の脳の神経回路を模倣した機械学習モデルで、ディープラーニングの基盤となる技術であり、画像認識、音声処理、自然言語処理などの幅広いタスクに使用されています。

ニューラルネットワークは複数の層から構成されており、各層は複数のユニット（ニューロン）から成ります。
 

入力層（Input Layer）	入力データを受け取る層です。各入力データはユニットに対応しています。
隠れ層（Hidden Layer）	入力層と出力層の間に存在する層です。複数の隠れ層を持つこともあります。隠れ層のユニットは、入力データからの重み付けされた信号を受け取り、活性化関数を適用します。
出力層（Output Layer）	モデルの予測結果を出力する層です。出力層のユニット数は、タスクの性質によって異なります。分類問題では、各クラスの確率を表すユニットが使用されることが一般的です。

 
上記は一般的なニューラルネットワークの構造です。

各ユニットは、入力データと関連付けられた重みを持ちます。ユニットへの入力は、重みと入力データの積の総和にバイアスを加えた値で、この値は活性化関数に渡され、出力値が計算されます。一般的な活性化関数には、シグモイド関数、ReLU関数、ソフトマックス関数などがあります。

ニューラルネットワークは、訓練データを使用して重みの最適化を行い、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）と呼ばれる手法が一般的に使用されます。バックプロパゲーションでは、予測結果と正解ラベルとの誤差を最小化するために、勾配降下法を使用して重みを更新します。

非線形な関係を学習することができ、複雑なパターンや特徴を抽出する能力があり、ディープラーニングでは、多層の隠れ層を持つディープニューラルネットワークが使用され、さらに高度な表現力と予測性能を実現しています。

ただし、ニューラルネットワークは複雑なモデルであり、大量のデータと計算リソースを必要とすることがあり、過学習（オーバーフィッティング）のリスクも存在します。

適切なモデル構造、活性化関数、学習アルゴリズムの選択やハイパーパラメータの調整が重要で、深層学習の発展によりさまざまな分野で成功を収めており、画像分類、物体検出、自然言語処理、音声認識などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮しています。
 

まとめ

これらのモデルを使用して、過去のデータを学習し、未来の売上を予測することができます。

訓練データの質や量は、モデルの性能や汎化能力に大きな影響を与え、適切な訓練データの選択とデータの前処理は、機械学習の成功において重要な要素となります。

ただし、モデルの選択やパラメータの調整、データの前処理などは問題によって異なる場合があ、具体的な予測方法や精度向上のための手法は、実際のデータや要件に応じて検討する必要があります。