StackingClassifierとVotingClassifierの比較

アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせることで、個々のモデルの予測を組み合わせてより高い予測性能を実現する手法です。StackingClassifierとVotingClassifierは、アンサンブル学習の一形態であり、異なる特徴を持っています。

StackingClassifier

StackingClassifierは、複数の基本モデル（学習器）を組み合わせて、最終的な予測モデル（メタモデル）を構築します。具体的な手順は以下の通りです。

データセットをトレーニングセットとテストセットに分割します。
基本モデルをトレーニングセットでトレーニングします。
トレーニングセット全体に対して、各基本モデルの予測結果を得ます。
トレーニングセットの予測結果を使用して、メタモデルをトレーニングします。
テストセットに対して、各基本モデルの予測結果を得て、メタモデルを使用して最終的な予測を行います。
StackingClassifierの特徴は、異なるモデルを組み合わせることで、個々のモデルの強みを活かした予測を行える点です。基本モデルの予測結果を用いてメタモデルをトレーニングするため、個々のモデルの予測誤差を補完することができます。

VotingClassifier

VotingClassifierは、複数の基本モデルの予測結果を組み合わせることで最終的な予測を行います。主な手法としては、以下の3つがあります。

ハード投票（Hard Voting）: 各モデルの予測結果の多数決を採用します。
ソフト投票（Soft Voting）: 各モデルの予測確率の平均を取り、最も確率の高いクラスを選択します。
ウェイト付きソフト投票（Weighted Soft Voting）: 各モデルの予測確率に重みを付けて平均を取ります。
VotingClassifierの特徴は、単純な投票メカニズムを使用して、複数のモデルの予測結果を組み合わせる点です。異なるモデルの多様性を活かし、集団の知識を利用して予測を行います。

コードの実例

以下は、StackingClassifierとVotingClassifierのコードの実例です。ここでは、4つの基本モデルを使用してアンサンブル学習を行います。

from sklearn.ensemble import StackingClassifier, VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# データの生成
X, y = make_classification(random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 基本モデルの定義
estimators = [
    ('logistic', LogisticRegression()),
    ('random_forest', RandomForestClassifier()),
    ('svc', SVC(probability=True))
]

# StackingClassifier
stacking_model = StackingClassifier(
    estimators=estimators,
    final_estimator=LogisticRegression(),
    cv=5
)

# VotingClassifier
voting_model = VotingClassifier(
    estimators=estimators,
    voting='soft'
)

# モデルのトレーニングと予測
stacking_model.fit(X_train, y_train)
stacking_pred = stacking_model.predict(X_test)

voting_model.fit(X_train, y_train)
voting_pred = voting_model.predict(X_test)

# 精度の評価
stacking_accuracy = accuracy_score(y_test, stacking_pred)
voting_accuracy = accuracy_score(y_test, voting_pred)

print("Stacking Accuracy:", stacking_accuracy)
print("Voting Accuracy:", voting_accuracy)

この例では、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、SVMの3つの基本モデルを使用しています。StackingClassifierとVotingClassifierを使って予測を行い、テストデータに対する精度を評価しています。

以上のように、StackingClassifierとVotingClassifierは、アンサンブル学習の一部として異なるアプローチを提供しています。StackingClassifierは基本モデルの予測結果を使ってメタモデルをトレーニングし、VotingClassifierは複数のモデルの予測結果を組み合わせて最終的な予測を行います。