本日は、AdaBoostとLightGBMの違いについて、基本的な概念から仕組みまで、できるだけ分かりやすく解説します。最初に、AdaBoostの処理内容をステップバイステップで解説した後、LightGBMとの違いを表記形式で比較します。
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。
AdaBoostの処理内容をステップバイステップで解説
AdaBoostは、簡単なモデルを組み合わせて何度も改善を重ねて、最終的に高い予測能力を実現するアルゴリズムです。ここでは、その処理内容をステップごとに分解します。
ステップ 1、初期化
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データを準備：
- 特徴量と正解ラベルを含むデータを準備します。
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データに重みを付与：
- 初期では、すべてのデータに一様の重みを付けます。重みは、データの総数で割った値です（例：個々100個のデータなら、重みは1/100、という感じです）。
ステップ 2、弱いモデルを作成
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弱いモデルを設計して訓練：
- 毎回、簡単なモデル（例：深さが1の決定木）を訓練します。
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エラー率を計算：
- モデルが予測を間違えたデータに付けられた重みの合計から、エラー率を計算します（例：0.2なら、20%のデータを間違えた、という意味）。
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モデルの信頼度を決める：
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信頼度は次の式で計算します：
$$
\alpha = \frac{1}{2} \ln\left(\frac{1 - \text{Error}}{\text{Error}}\right)
$$エラー率が低いほど、信頼度は高くなります。
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ステップ 3、データの重みを更新
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間違えたデータに重みを増やす：
- モデルが間違えたデータにより重きを付けます。
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重みを正規化する：
- すべての重みの合計を1に調整し、続けて訓練できるようにします。
ステップ 4、弱いモデルを続けて作成
- 弱いモデルを続けて訓練し、信頼度を計算するプロセスを「持続的に」追加していきます。この過程を例えば「たくさんのせんせいが共同で予測を出す」ような様子です。
ステップ 5、最終的な予測
- すべての弱いモデルの信頼度を考慮しながら、最終的な結論を出します。
AdaBoostとLightGBMの違い
AdaBoostとLightGBMは、どちらもブースティングという概念に基づいていますが、その仕組みと用途に大きな違いがあります。ここでは、両者の違いを表記形式で比較します。
| 特徴 | AdaBoost | LightGBM |
|---|---|---|
| 基本概念 | データの重みを更新して改善 | 残差を目標に改善 |
| 実装方法 | 弱いモデルを並列組み込む | 決定木をリーフワイズで構築 |
| 訓練の主軸 | データの重みに基づく改善 | 残差の相象値を目標に改善 |
| スピードとスケール | レーテが気にならない小規模に適している | 大規模でも高速に動作 |
| 用途の例 | 簡易な分類タスクの解決 | ランキングや大規模データの処理 |
AdaBoostは、学習が視覚的で解釈しやすい一方、LightGBMは大規模データを高速に処理できる為、小規模タスクと大規模タスクで使い分けることが重要です。