抄録 データ分析のコンペティションでは機械学習技術の1種である勾配ブースティング決定木(Gradient Boosting Decision Tree,以下GBDT)が精度・計算速度ともに優れており,よく利用されている.本研究では,地方自治体に所属する道路管理者の補修工法選定の意思決定補助を目的として,橋梁管理システムによって記録された橋梁管理カルテ情報から損傷原因および補修工法の推定にGBDTが活用できるか検証した.検証の結果,GBDTはいずれのモデルも橋梁管理カルテデータから高い精度で損傷原因や対策区分を推定可能であることを確認した.また,学習後のモデルから説明変数の重要度やSHAP値を算出し,諸元が損傷原因や補修補強工法に与える影響を分析することにより,モデルの妥当性を確認した.
まず、勾配ブースティングは「勾配+ブースティング」に分解できます。 まずは、ブースティングから見ていきましょう! 機械学習手法には単体で強力な精度をたたき出す「強学習器( SVM とか)」と単体だと弱い「 弱学習器 ( 決定木 とか)」あります。 弱学習器とは 当サイト【スタビジ】の本記事では、機械学習手法の基本となっている弱学習器についてまとめていきます。実は、ランダムフォレストやXgboostなどの強力な機械学習手法は弱学習器を基にしているんです。弱学習器をアンサンブル学習させることで強い手法を生み出しているんですよー!... GBDTの仕組みと手順を図と具体例で直感的に理解する. 弱学習器単体だと、 予測精度の悪い結果になってしまいますが複数組み合わせて使うことで強力な予測精度を出力するのです。 それを アンサンブル学習 と言います。 そして アンサンブル学習 には大きく分けて2つの方法「バギング」「ブースティング」があります(スタッキングという手法もありますがここではおいておきましょう)。 バギングは並列に 弱学習器 を使って多数決を取るイメージ バギング× 決定木 は ランダムフォレスト という手法で、こちらも非常に強力な機械学習手法です。 一方、ブースティングとは前の弱学習器が上手く識別できなった部分を重点的に次の弱学習器が学習する直列型のリレーモデル 以下のようなイメージです。 そして、「 Xgboost 」「 LightGBM 」「 Catboost 」はどれもブースティング×決定木との組み合わせなんです。 続いて勾配とは何を示しているのか。 ブースティングを行う際に 損失関数というものを定義してなるべく損失が少なくなるようなモデルを構築する のですが、その時使う方法が勾配降下法。 そのため勾配ブースティングと呼ばれているんです。 最適化手法にはいくつか種類がありますが、もし興味のある方は以下の書籍が非常におすすめなのでぜひチェックしてみてください! 厳選5冊!統計学における数学を勉強するためにおすすめな本! 当サイト【スタビジ】の本記事では、統計学の重要な土台となる数学を勉強するのにおすすめな本を紹介していきます。線形代数や微積の理解をせずに統計学を勉強しても効率が悪いです。ぜひ数学の知識を最低限つけて統計学の学習にのぞみましょう!... 勾配ブースティングをPythonで実装 勾配ブースティングについてなんとなーくイメージはつかめたでしょうか?
給料の平均を求める 計算結果を予測1とします。 これをベースにして予測を行います。 ステップ2. 誤差を計算する 「誤差1」=「給料の値」ー「予測1」で誤差を求めています。 例えば・・・ 誤差1 = 900 - 650 = 250 カラム名は「誤差1」とします。 ステップ3. 誤差を予測する目的で決定木を構築する 茶色の部分にはデータを分ける条件が入り、緑色の部分(葉)には各データごとの誤差の値が入ります。 葉の数よりも多く誤差の値がある場合は、1つの葉に複数の誤差の値が入り、平均します。 ステップ4. 強力な機械学習モデル(勾配ブースティング木)の紹介｜ワピア｜note. アンサンブルを用いて新たな予測値を求める ここでは、決定木の構築で求めた誤差を用いて、給料の予測値を計算します。 予測2 = 予測1(ステップ1) + 学習率 * 誤差 これを各データに対して計算を行います。 予測2 = 650 + 0. 1 * 200 = 670 このような計算を行って予測値を求めます。 ここで、予測2と予測1の値を比べてみてください。 若干ではありますが、実際の値に予測2の方が近づいていて、誤差が少しだけ修正されています。 この「誤差を求めて学習率を掛けて足す」という作業を何度も繰り返し行うことで、精度が少しずつ改善されていきます。 ※学習率を乗算する意味 学習率を挟むことで、予測を行うときに各誤差に対して学習率が乗算され、 何度もアンサンブルをしなければ予測値が実際の値に近づくことができなくなります。その結果過学習が起こりづらくなります。 学習率を挟まなかった場合と比べてみてください! ステップ5. 再び誤差を計算する ここでは、予測2と給料の値の誤差を計算します。ステップ3と同じように、誤差の値を決定木の葉に使用します。 「誤差」=「給料の値」ー「予測2」 誤差 = 900 - 670 = 230 このような計算をすべてのデータに対して行います。 ステップ6. ステップ3~5を繰り返す つまり、 ・誤差を用いた決定木を構築 ・アンサンブルを用いて新たな予測値を求める ・誤差を計算する これらを繰り返します。 ステップ7. 最終予測を行う アンサンブル内のすべての決定木を使用して、給料の最終的な予測を行います。 最終的な予測は、最初に計算した平均に、学習率を掛けた決定木をすべて足した値になります。 GBDTのまとめ GBDTは、 -予測値と実際の値の誤差を計算 -求めた誤差を利用して決定木を構築 -造った決定木をそれ以前の予測結果とアンサンブルして誤差を小さくする→精度があがる これらを繰り返すことで精度を改善する機械学習アルゴリズムです。この記事を理解した上で、GBDTの派生であるLightgbmやXgboostの解説記事を見てみてみると、なんとなくでも理解しやすくなっていると思いますし、Kaggleでパラメータチューニングを行うのにも役に立つと思いますので、ぜひ挑戦してみてください。 Twitter・Facebookで定期的に情報発信しています!
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. 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. 【Pythonプログラム付】非常に強力な決定木のアンサンブル法ーランダムフォレストと勾配ブースティング決定木ー | モータ研究者の技術解説. 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。
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2020年9月時点で動作確認済 今回のブログは、スポナーを使わない川/海バイオームの上に作るシンプルな ドラウンドトラップ の作り方を紹介していきたいと思います。 ドラウンドは オウムガイ や トライデント 等をドロップします。 ドロップ品のなかでも特にトライデントが武器としても優秀で、さらにはトラップ系の処理にも使えるので持っていて損はないアイテムです。 今回作るドラウンドトラップはスポナーを用いたものではないので、スポナーが見つらない方にお勧めです。 ドラウンドトラップ作り方の要点とポイント 今回は、アイアンゴーレムトラップでお世話になった ばっち様の シンプルor高機能の2種類のドラウンドトラップの作り方 の 動画を参考にして作りました。 動画内では私が作ったシンプルな作りのドラウンドトラップ以外に、高性能バージョンも作られています。 Copyright © 2020 【マイクラ統合版】シンプルor高機能の2種類のドラウンドトラップの作り方 – YouTube- Rights Reserved.
Switch、Windows10、XboxOne、iOS、androidでお馴染みのマイクラ統合版(BE)において、経験値効率最強トラップは何か。 おそらく、敵mobの自然湧き条件が厳しい統合版ではスポナーを使った経験値トラップを思い浮かべる人が多いでしょうが・・・ ここで一つ、『ガーディアントラップ』という選択肢を提案しましょう。 これから紹介するガーディアントラップは、湧きが良すぎてアプリが落ちてしまう危険性すらある最強クラスの経験値トラップです。 ガーディアンとは ガーディアンとは、海底神殿のみで湧く特殊な敵mobです。 一体あたりの経験値はブレイズと同じ。(wikiによれば「10」。) 海底神殿のある海域、Y=60以下でスポーンします。 ちなみに、ボスキャラ扱いされる白くて大きい「エルダーガーディアン」は海底神殿ひとつにつき3体でリスポーンもしません。 水抜き不要のガーディアントラップ 今回紹介するガーディアントラップは、作成が簡単なことも大きな特徴です。 一般的にガーディアントラップと言えば、海底神殿の敵mobを一掃し、海底神殿を解体し、広範囲の水抜きをし、馬鹿デカい施設を建設し・・・ 特に海底神殿の水抜きは、マイクラ界隈でも最もめんどくさい作業として有名ですねw ですが、このガーディアントラップなら水抜き一切不要! 海底神殿の解体も必要ありません。 それでいて湧きは最強クラスですからね、作って損はありません。 定点湧きネザー転送式ガーディアントラップ 今回作るガーディアントラップに名前を付けるとしたらこんな感じでしょうかw ということで、まずは各要素の説明をしていきます。 ガーディアンは定点から湧いている 統合版のガーディアン湧き仕様に関するものすごく画期的な発見です。 ズバリ!ガーディアンは定点から湧いている!!!
マインクラフト統合版(BE)で作成可能な経験値トラップの中でもかなり優秀な部類に入るブレイズトラップは、このブログでもアクセスの多い人気記事のひとつです。 なので、今回は満を持して新型のブレイズトラップを作成しました! (海外の方の動画を参考に。) その名も 『ピストン誘導式最速落下ブレイズトラップ』!!! これからブレイズトラップを作成しようという人は要注目ですよ^^ ブレイズトラップのメリット/デメリット ブレイズトラップを作成する利点は以前の記事でも書きましたが、簡単に言うなら 経験値効率の高さ ブレイズロッドの大量入手 の2点に尽きますね。 このブレイズトラップがあるだけで「エンチャントと修繕用の経験値」や「かまどの燃料」に事欠かず、マイクラ生活が捗ること間違いなし。 逆にデメリットを挙げるとすれば ネザーに建築する大変さ くらいでしょうか。 ですがこれも、頑張って最初に外枠となる箱を作ってしまえばあとは安全に作業が進むので、メリットに比べればどうってことありません。 ピストン誘導式ブレイズトラップの概要 見た目も美しいピストン誘導式ブレイズトラップ 以前作成したブレイズトラップはランダムウォークを利用した落とし穴式ブレイズトラップでした。 これはこれで優れたトラップなんですが、ブレイズが落とし穴に落ちるまでの待ち時間がちょっともどかしかったので今回はそこを克服してみようと思い立ち、ピストン誘導式ブレイズトラップの作成に踏み切ったわけです。 ※ちなみに1.
まとめ 統合版(BE版)でも動作します。Windows10版で動作確認済み(2020年2月10日) ブレイズロッド、経験値が取り放題になります。 スポナーを使うので、見付けたら壊さないで残しておきましょう。 ネザーでは水流が使えないので、ピストンで誘導します。 プレイヤーがブレイズを倒さないとアイテムドロップしないので注意しましょう。 プレイヤーがスポナーから離れすぎるとブレイズが出現しないので注意しましょう。 このブレイズトラップが1番簡単でシンプルだと思います! 【関連】 PC・Java版のブレイズトラップの作り方
0)が用意できない場合の代用品や、金鉱石をトラップで大量入手する方法などをご紹介します。 金鉱石以外のアイテム ・鉄鉱石0. 7 ・生肉生魚類0. 35 ・サボテン0. 2 金鉱石が不足している方には鉄鉱石と生肉生魚類とサボテンが獲得経験値がわりと高めなのでおすすめです。 今回紹介した経験値稼ぎができる自動かまどは、入手しやすいアイテムで冒険序盤の段階で簡単に作れてしまうのが最大の魅力です。 作り方が簡単なぶん装置もとてもコンパクトなので、拠点やエンチャントテーブル部屋など色々な場所にひとつ作っておくととても便利な装置だと思います。 ではでは今回はこのへんで! 最後までご覧いただきまして誠にありがとうございました。 はじめよう! マインクラフト 2020令和SPECIAL ~最新テクニック570以上!! マイクラ 経験 値 トラップ 統合彩036. マイクラ全機種・最新バージョン対応! Nintendo Switchで遊ぶ! マインクラフト攻略バイブル2020最新版 にほんブログ村