機械学習モデルの自動構築・比較ができるPythonライブラリまとめ
機械学習のプロジェクト(kaggle)で「複数のモデルを一括で構築・比較したい」と思ったことはありませんか？初心者の方にも分かりやすく，主要なAutoML（自動機械学習）ライブラリを紹介します。どれも数行のコードでモデルの学習・評価・比較ができ，作業効率を大幅にアップできます．
1. PyCaret
概要: 機械学習作業を簡単にするオープンソースライブラリ．分類・回帰・クラスタリング・異常検知など幅広く対応．
PyCaretの主な特徴
- 迅速なプロトタイピング
- モデル選定やハイパーパラメータの自動チューニング
- シンプルなAPI
PyCaretのサンプルコード
from pycaret.classification import *
clf = setup(data=df, target='target')
best_model = compare_models()
2. MLJAR AutoML (mljar-supervised)
概要: 最小限のコードで複数モデルを自動比較．訓練・評価・特徴量重要度の解析も可能．
MLJAR AutoMLの主な特徴
- モデル比較と分かりやすい出力
- 高度な自動ハイパーパラメータチューニング
- 回帰・分類に対応
MLJAR AutoMLのサンプルコード
from supervised.automl import AutoML
automl = AutoML(results_path="AutoML_results")
automl.fit(X_train, y_train)
3. H2O AutoML
概要: 大規模分散処理にも対応した機械学習プラットフォーム．Python APIから簡単に利用可能．
H2O AutoMLの主な特徴
- クラスタリング・回帰・分類に対応
- 分散計算に最適化
- 集成モデルの自動生成
H2O AutoMLのサンプルコード
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML
h2o.init()
aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=1)
aml.train(x=train.columns[:-1], y='target', training_frame=train)
4. auto-sklearn
概要: Scikit-learnベースのAutoML．多くのモデルとハイパーパラメータを自動探索．
auto-sklearnの主な特徴
- Scikit-learnとの統合が容易
- 特徴量の前処理も自動
auto-sklearnのサンプルコード
import autosklearn.classification
automl = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()
automl.fit(X_train, y_train)
print(automl.show_models())
5. EvalML
概要: モデルと特徴量エンジニアリングの比較・最適化ができるAutoML．
EvalMLの主な特徴
- 機械学習タスクと時系列データのサポート
- モデルのパイプライン化が可能
EvalMLのサンプルコード
from evalml import AutoMLSearch
automl = AutoMLSearch(X_train=X_train, y_train=y_train, problem_type='binary')
automl.search()
best_pipeline = automl.best_pipeline
6. TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool)
概要: 遺伝的アルゴリズムでモデル探索・最適化を行うAutoML．
TPOTの主な特徴
- MLパイプラインの自動生成と最適化
- Scikit-learnとの統合
TPOTのサンプルコード
from tpot import TPOTClassifier
tpot = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, verbosity=2)
tpot.fit(X_train, y_train)
tpot.export('tpot_pipeline.py')
まとめ・選び方のコツ
どのライブラリも，短いコードで効率的に多くのモデルを比較できます．プロジェクトの目的やデータの特徴に合わせて最適なものを選びましょう！