EnsembleDecisionTree

1. 決定木のアンサンブル法 ・ランダムフォレスト ・勾配ブースティング決定木 Decision Tree Ensemble -Random Forest -Gradient Boosting Decision Tree 大阪府立大学 工学研究科 清水 悠生
2. 2 はじめに ✓ 本記事は決定木↓の理解を前提に書いています ✓ https://yuyumoyuyu.com/2021/02/07/decisiontree/ ✓ 具体的な解析結果やPythonプログラムは GitHubを参照してください ✓ https://github.com/yshimizu12/EnsembleDecisionTree
3. 3 アンサンブル学習とは ✓ 同一のデータセットから複数の学習器を学習し その結果を統合して汎化能力を向上する方法 ⇒アンサンブル学習 データ セット 予測 結果 学習器1 学習器2 学習器n …
4. 4 2種類の決定木アンサンブル学習 ✓ 決定木は汎化性能が低いため， アンサンブル学習を利用することがほとんど ✓ 決定木アンサンブル学習は下記の2つが代表的 ⚫ ランダムフォレスト ⚫ 勾配ブースティング決定木
5. 5 ランダムフォレスト ✓ あるデータセットからサブデータセットを複数作成し それぞれを使って独立した決定木を学習し 学習結果を統合するモデル⇒ランダムフォレスト データ セット 予測 結果 決定木1 決定木2 決定木n … サブ データ1 予測1 サブ データ2 予測2 サブ データn 予測n
6. 6 サブデータセットの作り方 ✓ データセットから重複ありでデータを抽出し， データセットと同じサイズのサブデータをn個生成する ✓ ブートストラップサンプリングと呼ぶ データセット No. 寸法1 寸法2 寸法3 トルク 1 5 mm 6 mm 2 mm 3 Nm 2 3 mm 7 mm 1 mm 4 Nm 3 2 mm 5 mm 1 mm 2 Nm 4 4 mm 6 mm 2 mm 5 Nm No. 寸法1 寸法2 寸法3 トルク 1 5 6 2 3 2 3 7 1 4 1 5 6 2 3 3 2 5 1 2 No. 寸法1 寸法2 寸法3 トルク 4 4 6 2 5 4 4 6 2 5 1 5 6 2 3 1 5 6 2 3 No. 寸法1 寸法2 寸法3 トルク 3 2 5 1 2 2 3 7 1 4 4 4 6 2 5 3 2 5 1 2 サブデータセット1 サブデータセット2 サブデータセット3
7. 7 決定木で使用する特徴量選択 ✓ ランダムフォレストが高い汎化性能を有するには 決定木同士が異なる構造を持つほうがよい ✓ 特徴量をランダムに選択して学習を行う No. 寸法1 寸法2 寸法3 トルク 1 5 6 2 3 2 3 7 1 4 1 5 6 2 3 3 2 5 1 2 No. 寸法1 寸法2 寸法3 トルク 4 4 6 2 5 4 4 6 2 5 1 5 6 2 3 1 5 6 2 3 No. 寸法1 寸法2 寸法3 トルク 3 2 5 1 2 2 3 7 1 4 4 4 6 2 5 3 2 5 1 2 サブデータセット1 サブデータセット2 サブデータセット3 No. 寸法2 寸法3 トルク 1 6 2 3 2 7 1 4 1 6 2 3 3 5 1 2 No. 寸法1 寸法3 トルク 4 4 2 5 4 4 2 5 1 5 2 3 1 5 2 3 No. 寸法1 寸法2 トルク 3 2 5 2 2 3 7 4 4 4 6 5 3 2 5 2
8. 8 各決定木の結果の統合 ✓ 各決定木の出力を統合する方法は下記の通り ⚫ 回帰：各決定木の平均値 ⚫ 分類：各決定木の出力ラベルの確率平均により決定 A: 60% B: 40% 決定木1 決定木2 決定木3 A: 70% B: 30% A: 65% B: 35% A: 45% B: 55% A! 2クラス分類の例
9. 9 勾配ブースティング決定木 ✓ 構築した決定木の損失関数の結果から 予測誤差を減らすように次々と決定木を構築・学習し 学習結果を統合するモデル⇒勾配ブースティング決定木 データ セット 予測 結果 決定木1 決定木2 決定木n … 予測1 予測2 予測n 予測 誤差1 予測 誤差1 予測 誤差2 予測 誤差n-1 … …
10. 10 勾配ブースティング決定木のアルゴリズム ✓ 勾配ブースティング決定木のアルゴリズムは下記の通り 1. 最初の決定木を構築 2. 真値に対する誤差を計算（実際は誤差関数の勾配） 3. 誤差を利用して，誤差が小さくなるよう木を構築 4. 2,3を繰り返す 1 2 ｔ … + + + + = ො 𝑦1 = ො 𝑦2 = ො 𝑦𝑡 Step.1 決定木を構築 ො 𝑦𝑡 真値 𝑦 ො 𝑦2 ො 𝑦1 0 1 2 ｔ Step.2 誤差を 計算 Step.3 誤差から新たな木を構築
11. 11 よく使われる手法 ✓ Pythonでは勾配ブースティングの派生として 高精度かつ学習時間が短い下記がよく用いられる ⚫ XGBoost ⚫ LightGBM ✓ 実装例はこちら↓ ✓ https://github.com/yshimizu12/EnsembleDecisionTree