11 の最も一般的な機械学習アルゴリズム 2022: 機械学習アルゴリズムの種類は何ですか?

公開: 2022-08-31

この投稿では、最も一般的な機械学習アルゴリズムを見て、それらを簡単に説明します。これは、それらがどのように機能し、いつ使用するかを理解するのに役立ちます。

機械学習アルゴリズムは、予測や推奨を行うためにビジネスや科学で広く使用されています。

データを扱っている場合、または将来データを扱う予定がある場合は、機械学習アルゴリズムについて知っておく必要があります。しかし、心配しないでください。それらを理解するのに天才数学者である必要はありません!

このブログ投稿では、最も一般的な 11 の機械学習アルゴリズムを分類し、簡単に説明します。したがって、データサイエンスを始めたばかりでも、経験豊富なエンジニアでも、機械学習アルゴリズムの短期集中コースを読み進めてください。

ほとんどのデータサイエンスの専門家は、機械学習モデルを改善するための新しく革新的な方法を常に探しています。しかし、非常に多くの異なるアルゴリズムから選択できるため、どこから始めればよいかを判断するのは難しい場合があります。

Machine Learning Algorithms

このブログ投稿では、最も一般的な 11 の機械学習アルゴリズムを取り上げ、それらがどのように機能するかを簡単に説明します。

この知識があれば、目の前のタスクに適したアルゴリズムを選択して、より優れたモデルの構築をより迅速に開始できます。

11 の最も一般的な機械学習アルゴリズム 2022

1.線形回帰

最も一般的な機械学習アルゴリズムです。これは、従属変数 (y) と 1 つ以上の独立変数 (x) の間の関係をモデル化するために使用されます。目標は、予測値と実際の値の間の誤差を最小限に抑える最適な直線を見つけることです。

線形回帰は、単純で広く使用されている統計学習方法です。線形回帰モデルは、直線をデータに当てはめることによって変数間の関係を記述するために使用されます。これらのモデルは、理解しやすく解釈しやすく、幅広いデータに適用できるため、人気があります。

線形回帰は、変数間の関係を理解するための強力なツールですが、制限があります。線形モデルは、真実ではない可能性があるデータに関する仮定を作成し、外れ値によってバイアスがかかる可能性があります。さらに、線形モデルは変数間の非線形関係を捉えることができません。

これらの制限にもかかわらず、線形回帰は依然としてデータを理解するための貴重なツールです。このチュートリアルでは、線形回帰と R で線形モデルを構築する方法について学習します。また、線形回帰のいくつかの制限とそれらを克服する方法についても学習します。

2.ロジスティック回帰

線形回帰に似ていますが、従属変数が 2 値 (1 または 0) の場合に使用されます。目標は、正しい予測の確率を最大化する最適な直線を見つけることです。

ロジスティック回帰は線形回帰に似ていますが、ロジスティック回帰による予測は連続的ではありません。代わりに、それらは二分法です。つまり、可能な結果は 2 つしかありません。

たとえば、ロジスティック回帰モデルを使用して、電子メールに含まれる特定の単語に基づいて、電子メールがスパムかどうかを予測できます。

ロジスティック回帰は強力なツールですが、制限がないわけではありません。最大の制限の 1 つは、二分法の結果を予測するためにしか使用できないことです。つまり、イベントが発生するかどうかのみを予測でき、発生する可能性は予測できません。

ロジスティック回帰のもう 1 つの制限は、すべての変数が互いに独立していることを前提としていることです。

これは、実際のデータセットでは常に当てはまるとは限りません。その限界にもかかわらず、ロジスティック回帰は広く使用されている統計手法であり、イベントの予測に非常に役立ちます。

3. サポートベクターマシン

線形機械学習アルゴリズムの一種です。それらは分類と回帰の両方に使用されます。目標は、2 つのクラス間のマージンを最大化する超平面を見つけることです。

サポートベクターマシン (SVM) は、分類タスクと回帰タスクの両方に使用できる教師あり学習アルゴリズムの一種です。 SVM は、比較的少ないデータで正確な結果を生成できるため、機械学習タスクの一般的な選択肢です。

SVM は、データを高次元空間にマッピングし、データをクラスに最適に分離する超平面を見つけることによって機能します。この超平面は、新しいデータの予測に使用されます。

SVM は、データが線形分離できない場合にも有効です。このような場合、SVM はカーネルトリックを使用してデータを変換し、線形分離可能にすることができます。 SVM で使用される一般的なカーネルには、放射基底関数 (RBF) カーネルと多項式カーネルが含まれます。

SVM には、他の機械学習アルゴリズムに比べて次のような多くの利点があります。

– 比較的少ないデータで正確な結果を出す能力

– 直線的に分離できないデータを扱う能力

– カーネルを使用してデータを変換し、線形分離可能にする機能

SVM には、次のような欠点もあります。

– ハイパーパラメータの慎重な調整の必要性

– データが十分に大きくない場合のオーバーフィッティングの可能性

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4.単純ベイズ分類器

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。それらはベイズの定理に基づいており、確率論的アプローチを使用して予測を行います。

これまで見てきたように、単純ベイズ分類器は非常にシンプルで強力な分類ツールです。分類子の背後にある重要なアイデアは、2 つのクラスを区別するために使用できる重みのセットを見つけることです。

これを行うには、まず 2 つのクラスを区別するのに役立つ一連の機能を見つける必要があります。

これらの機能を見つけたら、それらを使用して分類器をトレーニングできます。単純ベイズ分類器は、分類のための非常に一般的なツールであり、機械学習アプリケーションでよく使用されます。

単純ベイズ分類器の主な利点は、実装が非常に簡単で、トレーニングも非常に高速であることです。分類器は、ノイズや外れ値に対しても非常に堅牢です。ただし、分類子にはいくつかの欠点があります。

まず、分類器は特徴の独立性について強い仮定を立てます。この仮定は実際には当てはまらないことが多く、パフォーマンスの低下につながる可能性があります。第 2 に、単純ベイズ分類器は大規模なデータセットにうまく対応できません。

これは、分類器がデータセット内のすべての特徴の確率を計算する必要があり、非常に時間がかかるためです。最後に、トレーニングデータがテストデータを代表していない場合、単純ベイズ分類器にバイアスがかかる可能性があります。

5. 決定木

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。目標は、エラーを最小化する決定木を見つけることです。

分類木は、クラスラベル (動物の種類、車の種類など) を予測するために使用されます。

回帰木は、数値 (価格、気温など) を予測するために使用されます。

分類木と回帰木は、データセットでアルゴリズムをトレーニングすることによって作成されます。アルゴリズムはデータ内のパターンを探し、それらのパターンを使用してツリーを作成します。

次に、ツリーを使用して新しいデータの予測を行います。たとえば、特徴に基づいて動物の種類を予測する分類ツリーがある場合、そのツリーを使用して、新しいデータポイント (未知の動物など) の動物の種類を予測できます。

予測を行うために、アルゴリズムは単純に根から葉までツリーのパスをたどります。最終的な予測は、リーフの多数決 (分類ツリーの場合) またはリーフの値の平均 (回帰ツリーの場合) によって行われます。

決定木は問題を解決するための強力なツールですが、完全ではありません。デシジョンツリーの欠点の 1 つは、トレーニングデータにオーバーフィットする可能性があることです。

これは、ツリーが新しいデータに対して適切に一般化されず、正確でない可能性があることを意味します。オーバーフィッティングを回避するには、決定木をトレーニングするときに適切な交差検証戦略を使用することが重要です。

6.ランダムフォレスト

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。目標は、エラーを最小化するフォレストを見つけることです。

ランダムフォレストは、分類タスクと回帰タスクの両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。このアルゴリズムは一連のデシジョンツリーを作成することで機能し、各デシジョンツリーはデータのランダムなサブセットでトレーニングされます。

最終的な予測は、すべての個々の決定木の予測を平均することによって行われます。このアプローチには、精度の向上や過剰適合の減少など、他の機械学習アルゴリズムよりもいくつかの利点があります。

ランダムフォレストは、分類タスクと回帰タスクの両方の強力なツールです。多くの機能を備えた大規模なデータセットを処理する機能があり、他の機械学習アルゴリズムの精度を向上させるためにも使用できます。

さらに、ランダムフォレストは比較的使いやすく、解釈しやすいため、多くのアプリケーションに適しています。

7.勾配ブースティングマシン

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。目標は、エラーを最小限に抑えるマシンを見つけることです。

勾配ブースティングマシンは、予測モデルの作成に使用できる機械学習アルゴリズムの一種です。このアルゴリズムは、モデルを順番に構築し、それらを組み合わせて最終的なモデルを作成することによって機能します。

このアプローチの利点は、個々のモデルがデータをオーバーフィットする可能性が低いため、オーバーフィットを減らすのに役立つことです。

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8. ニューラルネットワーク

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。目標は、エラーを最小化するニューラルネットワークを見つけることです。

ニューラルネットワークは、データの複雑なパターンをモデル化するために使用される一種の機械学習アルゴリズムです。ニューラルネットワークは他の機械学習アルゴリズムと似ていますが、相互接続された多数の処理ノード (ニューロン) で構成されており、入力データのパターンを認識することを学習できます。

ニューラルネットワークは、画像認識、音声認識、機械翻訳などのタスクによく使用されます。

ニューラルネットワークは機械学習の強力なツールですが、理解や調整が難しい複雑なアルゴリズムでもあります。この投稿では、ニューラルネットワークの基本とそのしくみの一部を紹介します。

9. K-means クラスタリング

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。目標は、誤差を最小化する k-means を見つけることです。

K-means クラスタリングは、教師なし学習の一種であり、ラベル付けされていないデータ (つまり、カテゴリやグループが定義されていないデータ) がある場合に使用されます。このアルゴリズムの目的は、変数 K で表されるクラスターの数を使用して、データ内のクラスターを見つけることです。

このアルゴリズムは、各データポイントをクラスターに割り当て、各クラスターの重心を繰り返し見つけることによって機能します。このプロセスは、クラスターが変化しなくなるまで繰り返されます。

10. 次元削減

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。目標は、誤差を最小化する縮小された次元を見つけることです。

次元削減を実行するには多くの方法があります。最も一般的な方法は、主成分分析 (PCA) です。

PCA は、データを新しい座標系に変換する線形変換であり、データの何らかの射影による最大の分散が最初の軸に配置され、2 番目に大きな分散が 2 番目の軸に配置されるようになります。

次元削減のその他の一般的な方法には、線形判別分析 (LDA)、サモンマッピング、非負行列分解 (NMF)、多次元スケーリング (MDS)、Isomap、局所線形埋め込み (LLE)、オートエンコーダーなどがあります。

次元削減は、機械学習アルゴリズムの前処理ステップとしてよく使用されます。データのノイズを減らし、パターンを検出しやすくすることで、これらのアルゴリズムのパフォーマンスを向上させることができます。

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11. 強化学習

分類と回帰の両方に使用される機械学習アルゴリズムの一種です。目標は、誤差を最小化する強化を見つけることです。

強化学習は、エージェントが試行錯誤によって環境から学習できるようにする一種の機械学習です。エージェントは、特定のタスクを完了すると報酬を受け取ります。これにより、エージェントはそれらのタスクを効率的に完了する方法を学習するようになります。

強化学習は、ロボット工学、ゲームプレイ、制御システムなど、さまざまな問題領域に適用されています。

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結論: 機械学習アルゴリズム 2022

結論として、機械学習アルゴリズムは魅力的な研究であり、多くの実用的なアプリケーションがあります。この記事では、これらの複雑なアルゴリズムの表面をなぞったにすぎませんが、それらがどのように機能するかについての基本的な理解が得られたことを願っています。

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