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ML 用語集: デシジョンフォレスト

このページには、デシジョンフォレストの用語集が含まれています。すべての用語集でこちらをクリックしてください。

A

属性サンプリング

#df

ディシジョンフォレストをトレーニングする戦術では、 ディシジョンツリーでは、候補のうち、特徴（条件を学習する場合）通常、特徴のサブセットは、モデルごとに node。一方、ディシジョンツリーをトレーニングする場合は、属性サンプリングを使用しない場合、ノードごとに考えられるすべての特徴が考慮されます。

軸に揃えられた条件

#df

ディシジョンツリーの条件単一の特徴のみを含むもの。たとえば、が特徴の場合、以下は軸に揃えられた条件です。

area > 200

「傾斜条件」も参照してください。

B

バギング

#df

アンサンブルをトレーニングするためのメソッドで、構成要素のモデルが、トレーニングのランダムなサブセットでトレーニングされる 置換でサンプリングされた例。たとえば、ランダムフォレストは、バギングでトレーニングされたディシジョンツリー。

バギングという用語は、ブートストラップ アグリゲーションの短縮形です。

バイナリ条件

#df

ディシジョンツリーの条件通常は「はい」か「いいえ」の 2 つしかありません。たとえば、バイナリ条件は次のとおりです。

temperature >= 100

「ノンバイナリー条件」は、

C

商品の状態（condition）

#df

ディシジョンツリーで、対象となるノード 式を評価します。たとえば、インフラストラクチャのディシジョンツリーには次の 2 つの条件があります。

次の 2 つの条件で構成されるディシジョンツリー: (x > 0) と
（y > 0）。

条件はスプリットまたはテストとも呼ばれます。

[葉] で条件をコントラストにします。

D

デシジョンフォレスト

#df

複数のディシジョンツリーから作成されたモデル。デシジョンフォレストは、さまざまな予測を集約して決定します一般的なタイプのデシジョンフォレストには、 ランダムフォレストと勾配ブースティングツリー。

ディシジョンツリー

#df

教師あり学習モデルは、1 対 1 または 2 の条件と残を階層的に整理できます。たとえば、次の図はディシジョンツリーです。

配置された 4 つの条件で構成されるディシジョンツリー
5 つのリーフになります

E

エントロピー

#df

イン <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> 情報理論ある確率がどれだけ予測不能か、説明しますまた、エントロピーは、生成する出力が各例に含まれる情報。ディストリビューションには確率変数のすべての値が可能性があります。

取り得る 2 つの値「0」を持つ集合のエントロピーと「1」（例: バイナリ分類問題のラベル）次の式になります。

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> H = -p log p - q log q = -p log p - (1-p) * log (1-p)

ここで

H はエントロピーです。
p は「1」の分数説明します。
q は「0」の分数説明します。q = (1 - p) であることに注意してください。
log は通常 log₂ です。この場合エントロピーは単位です。

たとえば、次のように仮定します。

100 個の例に値「1」が含まれています
300 個の例に値「0」が含まれています

したがって、エントロピー値は次のようになります。

p = 0.25
q = 0.75
H = (-0.25)log₂(0.25) - (0.75)log₂(0.75) = 0.81 ビット/例

完全にバランスの取れた集合（例: 「0」が 200 個と「1」が 200 個）エントロピーは 1 例あたり 1.0 ビットですセットが 不均衡の場合、エントロピーは 0.0 に向かって動きます。

ディシジョンツリーでは、エントロピーによって 情報利得に協力して [スプリッター] で条件を選択します重要な役割を果たします

エントロピーを次と比較:

ギニ不純物
交差エントロピー損失関数

エントロピーはよくシャノンのエントロピーと呼ばれます。

F

特徴の重要度

#df

変数の重要度と同義。

G

ジニ不純物

#df

エントロピーに似た指標。スプリッター ギニ不純度またはエントロピーから導出された値を使用して分類用の条件 ディシジョンツリー。 情報利得はエントロピーから導出されます。算出される指標と同等の意味で普遍的に認められている用語はない不純物から抽出されます。この名前のない指標は情報利得

ジニ不純度は、ギニ指数（または単にギニ）とも呼ばれます。

アイコンをクリックすると、ジニ不純物の数学的詳細が表示されます。

ジニ不純度は、新しいデータを誤って分類する確率です。同じ分布から取得されます2 つのセットのギニ不純度指定可能な値「0」と「1」（たとえば、ニューラルネットワークのラベルが バイナリ分類の問題）次の式で計算されます。

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> I = 1 - (p² + q²) = 1 - (p² + (1-p)²)をご覧ください。

ここで

I はギニ不純物です。
p は「1」の分数説明します。
q は「0」の分数説明します。なお、q = 1-P

たとえば、次のデータセットについて考えてみましょう。

100 個のラベル（データセットの 0.25 個）に値「1」が含まれています
300 個のラベル（データセットの 0.75 個）に値「0」が含まれています

したがって、ギニ不純度は次のようになります。

p = 0.25
q = 0.75
I = 1 - (0.25² + 0.75²) = 0.375

したがって、同じデータセットからのランダムなラベルの確率は 37.5% になります。正しく分類される可能性は 62.5% です

完全にバランスの取れたラベル（たとえば、200 個の「0」と 200 個の「1」）には、ジニ不純度が 0.5 であるとします。非常に 不均衡のラベルはジニ不純度の値が 0.0 に近い値になります。

勾配ブースト（決定）ツリー（GBT）

#df

ディシジョンフォレストの一種で、次のような特徴があります。

トレーニングは 勾配ブースティング。
弱いモデルがディシジョンツリーです。

グラデーションブースト

#df

弱いモデルが繰り返しトレーニングされるトレーニングアルゴリズム強力なモデルの品質を改善（損失を低減）します。たとえば線形モデルまたは小さなディシジョンツリーモデルが弱いモデルになります。強力なモデルは、以前にトレーニングされた弱いモデルをすべて合計した値になります。

最も単純な形式の勾配ブースティングでは、反復処理のたびに弱いモデルが強モデルの損失勾配を予測するようにトレーニングされます。次に、強いモデルの出力は、予測された勾配を引いて更新され、勾配降下法と似ています。

$$F_{0} = 0$$ $$F_{i+1} = F_i - \xi f_i $$

ここで

$F_{0}$ が開始のストロングモデルです。
$F_{i+1}$ が次に強力なモデルです。
$F_{i}$ は現在、強力なモデルです。
$\xi$ は 0.0 ～ 1.0 の値で、収縮と呼ばれます。これは UDM イベントに 学習率: 勾配降下法の一種です。
$f_{i}$ は、モデルの損失勾配を予測するようにトレーニングされた弱いモデルです。 $F_{i}$。

勾配ブースティングの最新のバリエーションには、二次微分係数も（Hessian）です。

ディシジョンツリーは、調整することもできます詳しくは、 勾配ブースト（決定）ツリー。

I

推論パス

#df

ディシジョンツリーで推論を行う際、特定の例が root を他の条件に追加し、 リーフ。たとえば、次のディシジョンツリーでは、太い矢印は、次のサンプルの推論パスを示しています。特徴値:

x = 7
y = 12
z = -3

次の図の推論パスは、3 つの条件が満たされていることを表します（Zeta）。

4 つの条件と 5 つのリーフで構成されるディシジョンツリー。
ルート条件は (x > 0) です。答えはイエスなので、
推論パスは、ルートから次の条件まで進む（y > 0）。
答えが「はい」なので、推論パスは
次の条件（z > 0）です。答えがノーであるため、推論パスは
その終端ノード、つまりリーフ（ゼータ）にたどり着きます。

3 つの太い矢印は、推論パスを示しています。

情報利得

#df

デシジョンフォレストでは、ノードのエントロピーと重み付け（サンプル数による）その子ノードのエントロピーの和です。ノードのエントロピーとは、ノードの表示されます。

たとえば、次のエントロピー値について考えてみましょう。

親ノードのエントロピー = 0.6
関連する 16 個のサンプルを持つ 1 つの子ノードのエントロピー = 0.2
関連する 24 個のサンプルを持つ別の子ノードのエントロピー = 0.1

つまり、サンプルの 40% が 1 つの子ノードに、60% が子ノードを指定します。そのため、次のようになります。

子ノードの加重エントロピー合計 = (0.4 * 0.2) + (0.6 * 0.1) = 0.14

したがって、情報取得は次のように行われます。

情報ゲイン = 親ノードのエントロピー - 子ノードの加重エントロピー合計
情報ゲイン = 0.6 - 0.14 = 0.46

ほとんどのスプリッターは条件の作成を試みます。情報を最大限に得るためのシステムです。

セット内の条件

#df

ディシジョンツリーの条件一連のアイテム内に 1 つのアイテムが存在するかどうかをテストします。たとえば、インセット条件の例を次に示します。

  house-style in [tudor, colonial, cape]

推論中に、家スタイルの特徴の値が tudor、colonial、cape のいずれかである場合、この条件は Yes と評価されます。条件家スタイルの対象物の値が上記以外の値（例: ranch）である。この条件は No と評価されます

セット内の条件は通常よりも効果的なディシジョンツリーをワンホットエンコード機能をテストする条件。

L

葉

#df

ディシジョンツリー内のエンドポイント。YouTube の condition の場合、リーフはテストを行いません。むしろ、リーフは可能性のある予測です。リーフは終端でもある推論パスのノード。

たとえば、次のディシジョンツリーには 3 つのリーフが含まれています。

2 つの条件から 3 つのリーフにつながるディシジョンツリー。

N

ノード（ディシジョンツリー）

#df

ディシジョンツリーでは、 condition または leaf。

2 つの条件と 3 つのリーフを持つディシジョンツリー。

ノンバイナリー状態

#df

3 つ以上の結果を含む条件。たとえば、次のノンバイナリー条件には、可能性のある 3 つの条件が含まれます。成果:

条件（number_of_legs = ?）は、次の 3 つの可能性を
向上します1 つの結果（number_of_legs = 8）がリーフにつながる
表示されます。2 回目の結果（number_of_legs = 4）では、
犬という名の葉です。3 番目の結果（number_of_legs = 2）では、
「penguin」という名付けの葉です。

O

傾斜条件

#df

ディシジョンツリーでは、複数の関係を含む条件 feature:たとえば高さと幅が両方とも特徴量の場合傾斜条件は次のとおりです。

  height > width

「軸揃えの条件」も参照してください。

out-of-bag 評価（OOB 評価）

#df

サービスの品質を評価するメカニズムは、 ディシジョンフォレスト ディシジョンツリー 使用されない例そのディシジョンツリーのトレーニングを行います。たとえば、図では、システムが各ディシジョンツリーをトレーニングサンプルの約 3 分の 2 をモデルに 3 分の 1 で済みます。

3 つのディシジョンツリーで構成されるデシジョンフォレスト。
1 つのディシジョンツリーは 3 分の 2 のサンプルでトレーニング
残りの 1/3 を OOB 評価に使用します。
2 つ目のディシジョンツリーは、それぞれ異なる 3 分の 2 でトレーニング
示されたものを確認し、
OOB 評価に 3 分の 1 を
決定します

袋外評価は計算効率が高く、保守的 交差検証メカニズムの近似値。交差検証では、交差検証ラウンドごとに 1 つのモデルがトレーニングされる（たとえば、10 回の交差検証で 10 個のモデルがトレーニングされます）。 OOB 評価では、単一のモデルがトレーニングされます。バギングのためトレーニング中に各ツリーから一部のデータを保留します。OOB 評価では、そのデータを近似クロス検証します。

P

並べ替え変数の重要度

#df

評価される変数の重要度の一種並べ替えた後のモデルの予測誤差の増加必要があります。並べ替え変数の重要度は、モデルに依存しない表示されます。

R

ランダムフォレスト

#df

複数のディシジョンツリーのアンサンブル 特定のランダムノイズで各ディシジョンツリーをトレーニングする（Baging など）。

ランダムフォレストは、ディシジョンフォレストの一種です。

根

#df

開始ノード（最初のノードは条件）をディシジョンツリーに含めます。慣例として、図ではルートをディシジョンツリーの最上部に配置します。例:

2 つの条件と 3 つのリーフを持つディシジョンツリー。「
開始条件 (x > 2) はルートです。

S

置換によるサンプリング

#df

同じ名前が使われている一連の候補項目から複数回選択できます。「置換あり」というフレーズ意味選択するたびに、選択されたアイテムがプールに返されます検証します。その逆の置換なしのサンプリングでは、は、候補アイテムを 1 回だけ選択できることを意味します。

たとえば、次のフルーツセットについて考えてみましょう。

fruit = {kiwi, apple, pear, fig, cherry, lime, mango}

システムが最初のアイテムとして fig をランダムに選択するとします。置換によるサンプリングを使用する場合、次のセットから 2 番目のアイテムです。

fruit = {kiwi, apple, pear, fig, cherry, lime, mango}

はい、これは前のセットと同じです。したがって、もう一度figを選択します。

置換なしのサンプリングを使用する場合、一度選択したサンプルは選択します。たとえば、システムが fig をラベルとしてランダムに選択し、最初のサンプルでは、fig を再度選択することはできません。そのためシステムは次の（縮小された）セットから 2 番目のサンプルを選択します。

fruit = {kiwi, apple, pear, cherry, lime, mango}

アイコンをクリックすると、追加のメモが表示されます。

サンプリングと置換における置換という言葉は混同されています。できます。英語では、置換は「置換」を意味します。ただし、置換によるサンプリングでは、実際にはフランス語の定義が使用されます。交換は「何かを返却する」ことを意味します。

英語の「replacement」はフランス語に翻訳されます。「remplacement」という単語を使用します。

縮み

#df

ハイパーパラメータ: 勾配ブースティング 過学習。勾配ブースティングの縮小これは Google の学習率に相当します。 勾配降下法。縮小率は小数である 0.0 ～ 1.0 の範囲で指定してください。収縮値が小さいほど過学習が減少する収縮率よりも大きくなります

スプリット

#df

ディシジョンツリーでは、 condition。

スプリッター

#df

ディシジョンツリーをトレーニングする際、（とアルゴリズム）に責任を持って各 ノードの条件。

T

test

#df

ディシジョンツリーでは、 condition。

しきい値（ディシジョンツリーの場合）

#df

軸に揃えられた条件で、特徴の比較対象です。たとえば、75 は、次の条件でしきい値を指定します。

grade >= 75

V

重要度の変化

#df

各スコアの相対的な重要度を示す一連のスコア feature をモデルに追加します。

たとえば、ディシジョンツリーを考えてみます。住宅価格の見積もり。このディシジョンツリーには 3 つの特徴（size、age、style）の 3 つです。ある一連の変数の重要度が 3 つの特徴量は {size=5.8, age=2.5, style=4.7} の場合、年齢やスタイルより決定権があります

重要度が変動するさまざまな指標から情報を得るモデルのさまざまな側面に関する ML エキスパート。

W

観客の知恵

#df

大きなグループの意見や推定を平均化するという考え方は驚くほど良い結果が得られることが多いです。たとえば、ユーザーが数字を当てるゲームについて考えてみましょう。大きな瓶に入ったジェリー豆。個々の要素は予測が不正確になる場合、すべての推測の平均が驚くほどに実際の数に近いことが実証されています瓶の中にジェリービーンズ。

アンサンブルは、観客の知恵をソフトウェアで表現したものです。たとえ個々のモデルの予測が非常に不正確な場合でも多くのモデルの予測を平均すると学習します。たとえば、ある個人が ディシジョンツリーを使用すると、予測が不正確になる可能性があります。多くの場合、ディシジョンフォレストは非常に優れた予測を行います。