ensemble import GradientBoostingClassifier gbrt = GradientBoostingClassifier(random_state = 0) print ( "訓練セットに対する精度: {:. format ((X_train, y_train))) ## 訓練セットに対する精度: 1. 000 print ( "テストセットに対する精度: {:. format ((X_test, y_test))) ## テストセットに対する精度: 0. GBDTの仕組みと手順を図と具体例で直感的に理解する. 958 過剰適合が疑われる(訓練セットの精度が高すぎる)ので、モデルを単純にする。 ## 枝刈りの深さを浅くする gbrt = GradientBoostingClassifier(random_state = 0, max_depth = 1) ## 訓練セットに対する精度: 0. 991 ## テストセットに対する精度: 0. 972 ## 学習率を下げる gbrt = GradientBoostingClassifier(random_state = 0, learning_rate =. 01) ## 訓練セットに対する精度: 0. 988 ## テストセットに対する精度: 0. 965 この例では枝刈りを強くしたほうが汎化性能が上がった。パラメータを可視化してみる。 ( range (n_features), gbrt. feature_importances_, align = "center") 勾配ブースティングマシンの特徴量の重要度をランダムフォレストと比較すると、いくつかの特徴量が無視されていることがわかる。 基本的にはランダムフォレストを先に試したほうが良い。 予測時間を短くしたい、チューニングによってギリギリまで性能を高めたいという場合には勾配ブースティングを試す価値がある。 勾配ブースティングマシンを大きな問題に試したければ、 xgboost パッケージの利用を検討したほうが良い。 教師あり学習の中で最も強力なモデルの一つ。 並列化できないので訓練にかかる時間を短くできない。 パラメータに影響されやすいので、チューニングを注意深く行う必要がある。 スケール変換の必要がない、疎なデータには上手く機能しないという点はランダムフォレストと同様。 主なパラメータは n_estimators と learning_rate であるが、ランダムフォレストと異なり n_estimators は大きくすれば良いというものではない。大きいほど過学習のリスクが高まる。 n_estimators をメモリや学習時間との兼ね合いから先に決めておき、 learning_rate をチューニングするという方法がよくとられる。 max_depth は非常に小さく、5以下に設定される場合が多い。
当サイト【スタビジ】の本記事では、最強の機械学習手法「LightGBM」についてまとめていきます。LightGBM の特徴とPythonにおける回帰タスクと分類タスクの実装をしていきます。LightGBMは決定木と勾配ブースティングを組み合わせた手法で、Xgboostよりも計算負荷が軽い手法であり非常によく使われています。... それでは、 LightGBM の結果はどのようになるでしょうか・・・? Light gbmは、0. 972!若干 Xgboost よりも低い精度になりました。 ただ、学習時間は178秒なので、なんと Xgboost よりも8分の1ほどに短くなっています! データサイエンスの 特徴量精査のフェーズにおいて学習時間は非常に大事なので、この違いは大きいですねー! Catboost 続いて、 Catboost ! Catboost は、「Category Boosting」の略であり2017年にYandex社から発表された機械学習ライブラリ。 発表時期としては LightGBM よりも若干後になっています。 Catboost は質的変数の扱いに上手く、他の勾配ブースティング手法よりも高速で高い精度を出力できることが論文では示されています。 (引用元:" CatBoost: gradient boosting with categorical features support ") 以下の記事で詳しくまとめていますのでチェックしてみてください! Catboostとは?XgboostやLightGBMとの違いとPythonでの実装方法を見ていこうー!! 当サイト【スタビジ】の本記事では、XgboostやLightGBMに代わる新たな勾配ブースティング手法「Catboost」について徹底的に解説していき最終的にPythonにてMnistの分類モデルを構築していきます。LightGBMやディープラーニングとの精度差はいかに!?... さて、そんな Catboost のパフォーマンスはいかに!? ・・・・ 精度は、0. 9567・・ 処理時間は260秒・・ 何とも 中途半端な結果におわってしまいましたー! 総合的に見ると、 LightGBM が最も高速で実践的。 ただデータセットによって精度の良し悪しは変わるので、どんなデータでもこの手法の精度が高い!ということは示せない。 勾配ブースティングまとめ 勾配ブースティングについて徹底的に比較してきました!
それでは実際に 勾配ブースティング手法をPythonで実装して比較していきます! 使用するデータセットは画像識別のベンチマークによく使用されるMnistというデータです。 Mnistは以下のような特徴を持っています。 ・0~9の手書き数字がまとめられたデータセット ・6万枚の訓練データ用(画像とラベル) ・1万枚のテストデータ用(画像とラベル) ・白「0」~黒「255」の256段階 ・幅28×高さ28フィールド ディープラーニング のパフォーマンスをカンタンに測るのによく利用されますね。 Xgboost さて、まずは Xgboost 。 Xgboost は今回比較する勾配ブースティング手法の中でもっとも古い手法です。 基本的にこの後に登場する LightGBM も Catboost も Xgboost をもとにして改良を重ねた手法になっています。 どのモデルもIteration=100, eary-stopping=10で比較していきましょう! 結果は・・・以下のようになりました。 0. 9764は普通に高い精度!! ただ、学習時間は1410秒なので20分以上かかってます Xgboost については以下の記事で詳しくまとめていますのでこちらもチェックしてみてください! XGboostとは?理論とPythonとRでの実践方法! 当ブログ【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の中でも非常に有用で様々なコンペで良く用いられるXgboostについてまとめていきたいと思います。最後にはRで他の機械学習手法と精度比較を行っているのでぜひ参考にしてみてください。... Light gbm 続いて、 LightGBM ! LightGBM は Xgboost よりも高速に結果を算出することにできる手法! Xgboost を含む通常の決定木モデルは以下のように階層を合わせて学習していきます。 それをLevel-wiseと呼びます。 (引用元: Light GBM公式リファレンス ) 一方Light GBMは以下のように葉ごとの学習を行います。これをleaf-wise法と呼びます。 (引用元: Light GBM公式リファレンス ) これにより、ムダな学習をしなくても済むためより効率的に学習を進めることができます。 詳しくは以下の記事でまとめていますのでチェックしてみてください! LightGBMの仕組みとPythonでの実装を見ていこう!
ホーム > 電子書籍 > ビジネス・経営・経済 内容説明 「買う」「読む」「記録する」「活用する」という読書体験の5段階をノートで効果的にマネジメントし、読んだ内容を確実に自分の財産にする読書術。「マーキング法」「書評活用法」「読み返し法」などのテクニックを大幅増補した改訂版。誰でも今すぐできる、最も効果的な読書ノートの作り方。 目次 第1章 ノートで「読書体験」をマネジメントする 第2章 必要な本を指名買いする「探書リスト」のつくり方 第3章 読んだ内容を財産にする「読書ノート」のつくり方 第4章 自分をつくるノートの「読み返し方」 第5章 読書体験をより充実させる20のアイデア 付録 ノートづくりに役立つ文房具26
Posted by ブクログ 2020年10月29日 この本は2008年に書かれたものです。2013年に完全版としてリニューアルされましたが、活用例の追加、文章が読みやすく書き直された程度とのことで、大きく内容は変わりません。 2008年、スマホが出始めた頃でしょうか。 片手にスマホ、常にネットに繋がっているこの2020年現在、Evernote、not... 続きを読む このレビューは参考になりましたか? 2020年04月27日 読書記録の様々な工夫が書かれており読書を楽しむ工夫が詰め込まれているなと思いました! 読んでる途中で本をもっと読みたくなり、刺激されました! わたしはこの本の内容を元に自分だけの読書ノートをこれから作っていきたいです! 2019年12月01日 この著者の文章には押しつけがなく、ノートに書くことを楽しんでいるのが伝わり、読んでいるとマネしたくなることが多いです。 前著と完全版は9割は同じ内容に見えたので買う時は完全版がいいです。奥野さんの著者はほとんど読破しましたが「情報は1冊に〜」と「読書は1冊に〜(完全版)」の2冊がすごく気に入っていて... 続きを読む 2017年06月11日 昔、この本の前のバージョンを夢中になって読んだことがあったので懐かしくて手に取る。内容はさほど変わっていないが、なんでもかんでもメモを書く習慣はこの作者の本からなのは間違いない。 2021年03月06日 ■著者が扱っているメインテーマ 本の内容を確実に財産にする読書術。 ■筆者が最も伝えたかったメッセージ 読書ノートは読書体験から自分の思考を作るアウトプットツール。 ■学んだことは何か 本から得た読書体験を忘れないようにノートに書くことでいつでも取り出すことが出来る。 2019年11月09日 この本を読んで、読書ノートをつけるようになった。忘れても見返せるからいい。 振り返るのもおもしろい。 2018年10月28日 読書のフローを仕組化する。? 探す? 買う? 読む? 記録する? 活用する →ノート1冊に一元化する。 ※この中を探せば必ずある、探してなければ、本当にない。 アウトプットの重要性 読み返す癖をつける? メールで書籍検索? レファ本を買う? 読書は１冊のノートにまとめなさい / 奥野宣之 ＜電子版＞ - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア. 書店は『新刊』『古本』『旅先』? 家じゅうに本を置く... 続きを読む 2018年01月13日 読書ノートの勧め。 ノートを書くことを前提に本を読むことで、本の読み方が変わり、記憶の定着も良くなる。 情報を自分のものにするためにはアウトプットが大切。自分の言葉でノートにすることはアウトプットの第一歩。 その他、ノートの書き方・管理方法の紹介あり。 2017年06月05日 この本は、著者の「読書愛」が伝わってくる良書です。 個人的には、読書は個人の人生設計を行う上で、最も費用対効果が高い優れたものだと思っています。 よって、著者の本の「探し方」、「買い方」「読み方」「活用の仕方」は、とても参考になりました。 奥野式知的生産性の技術(読書編)というタイトルもありかなと個... 続きを読む 2016年08月14日 P41の一覧表が、本書で言いたいことのすべてではなかろうか。非常によくまとまっている。さっそく抜き書きして、読書ノートを作成した。 全体としては、佐藤優氏の読書術に近いと思われる。 このレビューは参考になりましたか?
担任になったら是非取り入れたい 読書ノート! 今はブクログに頼っています( ̄^ ̄)ゞ ・一元化すれば必ずある。 -物を全部同じ箱に入れておく。そうすれば「この中になかったら絶対無い」という考えになる。 ・読書はアウトプット前提。人に教えると自分も覚えるのと同じ。 -基本は「抜き書き+自分の感想」 ☆自分がその本のどこに共感し、どう考えたかが一番大事。自分の心が動いたところ!