AutoML【TPOT】のパイプラインに使われる関数一覧（2020.11.23時点最新）
パイプラインは主に「前処理」「特徴量選択」「数理モデル」の3種類の関数で構成されます。 「前処理」「特徴量選択」「数理モデル」のすべての種類の関数が使われることもあれば、一部だけ使われることもあります。 パイプラインの処...
Automated Machine Learning
AutoML【TPOT】で構築したモデルとRandomForestの比較
今回はTPOTと代表的な機械学習アルゴリズムであるRandomForestとの比較をしてみます。 もう少し説明すると、AutoML（自動機械学習）を活用し自動で構築した数理モデル（パイプライン含む）と、データセットに対し...
AutoML【TPOT】で最適化された「パイプライン」（変換器・予測器）を確かめよう
さて、TPOTは自動で特徴量生成と選択、モデル選択をしてくれます。 実際にどのような特徴量が作られ、どのモデルが使われたのか確認したいときがあります。 今回は、第３回で取り上げた分類問題を題材に、TPOTが生成した特徴量...
AutoML【TPOT】がするのは特徴量と予測モデルの自動生成
TPOTをはじめとした「自動機械学習」（AutoML）が実施するのは、以下の2点です。 変換器（特徴量の生成と選択）の生成 予測器（予測モデル）の生成 自動機械学習（AutoML）によっては、予測モデルの生成のみのものも...
AutoML【TPOT】で構築したモデルを他のプログラムで使う
第３回と第４回ではTPOTの基本的な動かし方を学びました。 ただし、これだけでは学習済モデルを使って別のデータを予測することができません。 TPOTで学習した数理モデルを他のプログラムで使う方法を説明します。 ここでは第...
AutoML【TPOT】で回帰問題を解く
TPOTは分類と回帰の問題を解くことができます。 前回の第3回は分類問題を扱いました。 今回は回帰問題に挑戦します。前回同様JupyterNotebookを使います説明しています。 回帰問題ですので、目的変数Yは…… 受...
AutoML【TPOT】で分類問題を解く
第２回で、TPOTを使う事前準備が終わりました。今回はいよいよ実際にTPOTでAutoMLを体験します。 TPOTは分類と回帰の問題を解くことができます。Jupyter Notebookを使いますので、WindowsもM...
AutoML【TPOT】の準備
TPOTとは？ TPOT（http://epistasislab.github.io/tpot/）とは、pythonのライブラリのひとつです。 分類問題と回帰問題を解くことができます。 ペンシルバニア大学のRandal ...
自動機械学習 AutoML（Automated Machine Learning）とは
AutoMLができること AutoML（Automated Machine Learning）とはその名のとおり、機械学習の一部の手順を自動化したものです。 機械学習をビジネスに適用するにはビジネス課題の特定からシステム...
第190話｜古くて新しい自動機械学習（Automated Machine Learning）
似たような数理モデルはたくさんあります。 その中から、数理モデルを適切に選択し、モデル構築する必要があります。 そのようなことを自動化したのが、自動機械学習（Automated Machine Learning）というも...
