XGBoostはなぜ予測できるのか ― Pythonで学ぶ機械学習 e-learning【全体構想】

はじめに

機械学習の予測モデルを作りたいとき、最初に検討したい手法の一つがXGBoostです。観測データや集計データなど、行と列で構成される表形式のデータを扱いやすく、分類にも回帰にも利用できます。

ただし、ライブラリをインストールしてfit()を実行しただけでは、モデルの良し悪しは判断できません。どのデータを使って学習したのか。未使用のデータでも性能が保たれるか。学習を繰り返しすぎていないか。こうした確認を一つずつ積み重ねる必要があります。

この連載では、XGBoostを実際に動かしながら理解することを目標にします。

例えば、次のような問題です。

XGBoostは決定木を一度に全部作るのではなく、予測を改善する決定木を少しずつ追加します。この仕組みを**Gradient Boosting（勾配ブースティング）**と呼びます。XGBoostでは損失関数の勾配・二階微分や正則化などを使って、学習の進め方を工夫しています。

もちろん、どんな問題でもXGBoostが最善とは限りません。特徴量の設計、評価方法、データの品質によって結果は変わります。連載では別のモデルとも比較しながら使いどころを見極めます。

XGBoostの学習の全体構成です。

Part	Lesson	学ぶこと
Part 1：基礎編	01～06	決定木、Boosting、XGBoostの最初のモデル、前処理、評価、木の可視化
Part 2：モデル開発編	07～11	保存・再利用、特徴量重要度、Early Stopping、並列計算、DockerとJupyterLab
Part 3：チューニング編	12～15	正則化、木の数・深さ、学習率、データ・特徴量サンプリング
Part 4：実践・応用編	16～18	回帰、不均衡分類、再現可能な予測ワークフロー

Lesson	タイトル	手を動かす内容
01	BoostingとGradient Boostingの仕組み	単一決定木・AdaBoost・Gradient Boosting・XGBoostを比較
02	XGBoostの学習アルゴリズム	損失関数・正則化・一階／二階微分を図と簡単な数式で理解
03	最初の二値分類モデル	データ準備、学習、予測、Accuracy・ROC-AUC
04	データ前処理	欠損値、カテゴリ変数、データリークを避ける方法
05	モデル評価	Train/Validation/Test、層化交差検証、評価指標
06	決定木の可視化	分岐条件と木の構造を読む

Lesson	タイトル
07	モデルの保存と再利用
08	特徴量重要度・特徴量選択
09	学習曲線・Early Stopping
10	並列計算と実行時間
11	DockerとJupyterLabによる再現可能な環境

各Lessonを次の順番で進めます。

実習はNotebookとPythonスクリプトの両方で提供します。Notebookは学ぶため、スクリプトは処理を再利用したりテストしたりするためです。複数のLessonで使う処理は徐々にsrc/へ整理します。

最初は外部サービスからダウンロードしなくても動く合成データを使います。データの意味が分かってきた段階で公開データへ進みます。とくに時系列や災害関連データでは、未来情報の混入や地点による偏りに注意して検証します。

Part 1では、Python 3.13、XGBoost 3.1系、scikit-learn 1.8系など、実行を確認できた環境を使用します。記事に載せる数値は実際の実行結果です。Dockerで再現する部分はPart 2で詳しく扱います。

ソースの長い部分はQiitaの<details>で開閉できる形にします。配布するZIPには、Pythonコード、Notebook、テスト、PNGグラフ、実行結果と環境情報を収録します。

次回は**Part 1 / Lesson 01「BoostingとGradient Boostingの仕組み」**です。まずは決定木が1本の場合を確認してから、決定木を追加する意味をPythonで確かめます。