train_test_splitの使い方
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scikit-learnのtrain_test_split()でデータセットを分割する方法
目次
- データ分割の重要性
- トレーニングセット、検証セット、テストセット
- 過剰適合と過小適合
- train_test_split()を使用するための前提条件
- train_test_split()の適用方法
- train_test_split()を使用した教師あり機械学習
- 線形回帰の最小限の例
- 回帰の例
- 分類の例
- その他のバリデーション機能
- 結論
サンプルコードを含む詳細なPythonチュートリアル
scikit-learnのtrain_test_split()は、機械学習の評価とバリデーションの過程でバイアスを最小限に抑えるためにデータセットをサブセットに分割するのに役立ちます。
このチュートリアルでは、以下の内容について学びます。
- 教師あり機械学習でデータセットを分割する必要性
- モデルの評価に必要なデータセットのサブセット
train_test_split()を使用してデータを分割する方法train_test_split()を予測方法と組み合わせる方法
さらに、sklearn.model_selectionからの関連ツールについても情報を提供します。
データ分割の重要性
教師あり機械学習は、与えられた入力（独立変数または予測子）と与えられた出力（従属変数または応答）を正確にマッピングするモデルを作成することに関しています。
モデルの精度をどのように測定するかは、解きたい問題の種類によって異なります。回帰分析の場合、決定係数、平均二乗誤差、平均絶対誤差などの指標を使用します。分類問題の場合、正確性、適合率、再現率、F1スコアなどが一般的です。
精度を測定するための許容範囲は、フィールドによって異なります。詳細な説明は、Statistics By JimやQuoraなどのリソースで詳しく説明されています。
モデルの精度を評価する際には、バイアスが最小限に抑えられたプロセスが重要です。モデルをトレーニングして評価する際、使用するデータを適切に分割することが重要です。
トレーニングセット、検証セット、テストセット
データセットを分割する一般的な方法は、トレーニングセット、検証セット、テストセットの3つに分割することです。トレーニングセットは、モデルをトレーニングするために使用されます。検証セットは、モデルのハイパーパラメータを調整するために使用されます。最後に、テストセットは、モデルの最終評価で使用されます。
過剰適合と過小適合
過剰適合は、トレーニングデータに対しては高い精度を示すが、新しいデータに対しては予測が悪くなる現象です。過小適合は、トレーニングデータとテストデータの両方で低い精度を示す現象です。
過剰適合や過小適合を防ぐためには、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、トレーニングセットでモデルをトレーニングしてから、テストセットで評価する必要があります。
train_test_split()を使用するための前提条件
scikit-learnのtrain_test_split()関数を使用するためには、numpyとscikit-learnのライブラリが必要です。以下のコードを実行してインストールできます。
pip install numpy scikit-learnさらに、Pythonプログラムに以下のインポート文を追加する必要があります。
import numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splittrain_test_split()の適用方法
train_test_split()関数は、データセットをランダムに分割します。デフォルトでは、データは75%のトレーニングセットと25%のテストセットに分割されます。以下のコードは、データセットを分割する方法の例です。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)ここで、Xは説明変数のデータセット、yは目的変数のデータセットです。test_sizeパラメータは、テストセットのサイズを指定します。random_stateパラメータは、ランダムシードを設定してデータをランダムに分割します。
train_test_split()を使用した教師あり機械学習
以下では、train_test_split()を使用した教師あり機械学習の例を説明します。
線形回帰の最小限の例
from sklearn.datasets import make_regressionfrom sklearn.linear_model import LinearRegression
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=0.2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)print("Score:", score)回帰の例
from sklearn.datasets import make_regressionfrom sklearn.linear_model import Ridge
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, noise=0.2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
model = Ridge(alpha=1.0)model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)print("Score:", score)分類の例
from sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
model = LogisticRegression()model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)print("Score:", score)その他のバリデーション機能
train_test_split()は、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するだけでなく、さまざまなバリデーション機能も提供します。以下はいくつかの例です。
shuffleパラメータを使用して、データをランダムにシャッフルすることができます。stratifyパラメータを使用して、分類問題の場合にクラスのバランスを保つことができます。random_stateパラメータを使用して、データをランダムに分割する際のシードを指定することができます。
詳細な使用方法については、sklearn.model_selection.train_test_split()のドキュメントをチェックしてください。
結論
機械学習のモデルの評価とバリデーションでは、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することが重要です。バイアスの最小限に抑えるために、train_test_split()関数を使用してデータセットを分割し、分割されたデータをモデルのトレーニングや評価に使用することが推奨されます。
このチュートリアルでは、train_test_split()関数の基本的な使い方を紹介しました。また、教師あり機械学習のいくつかの例を紹介しました。さらに、関連するバリデーション機能についても触れました。
ここで紹介した内容を活用して、機械学習のモデルの評価とバリデーションに役立ててください。
以上が、scikit-learnのtrain_test_split()を使用したデータセットの分割方法についてのチュートリアルです。
