機械学習の基礎と集団学習／アンサンブル学習（バギング・ブースティング・ランダムフォレスト）およびPythonによる推定・予測の実習講座

機械学習の基礎とは

最近の製造業界では、機械学習を用いたデータ分析や予測が、差別化戦略の一つとして用いられています。
機械学習とは、コンピュータがデータから学び、その学習結果をもとに推論や予測を行う技術です。
これは、多くのデータを用いてパターンを見つけ、それを基に意思決定を行うことで価値を生み出します。
基本的な流れとして、データの収集、前処理、モデルの訓練、予測および評価、そして改善とフィードバックを行うサイクルが繰り返されます。

機械学習は、監視学習、非監視学習、強化学習などの異なる形態に分けられますが、製造業では監視学習が特に注目されています。
これは、ラベル付きデータを使用してモデルを訓練し、新しいデータに対する予測を行います。

監視学習の基本

監視学習とは、入力変数とそれに対応する出力変数から成るデータセットを基に、出力を予測するモデルを構築する手法です。
製造業では、例えば製品の不良率を予測するためのモデルを作成するといった用途に用いられます。
このタイプの学習では、正確なラベル付けが非常に重要であり、データの質が結果に大きく影響します。

代表的なアルゴリズムとしては、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンなどがあります。
これらは、それぞれ異なる特性を持ち、目的に応じて選択されます。

集団学習の概念

集団学習、またはアンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、個々のモデルよりも高い精度の予測を実現する手法です。
製造業においては、単一のモデルでは捉えきれない複雑な問題に対して、集団学習を用いることでより精度を向上させることが可能です。

アンサンブル学習の2大手法：バギングとブースティング

アンサンブル学習には大きく2つの方法があります。
それがバギングとブースティングです。

バギング（Bagging）は、Bootstrap Aggregatingの略で、多数のサンプルを用いて複数のモデルを独立して訓練し、それらのモデルの結果を平均化（または多数決）する手法です。
バギングはデータのノイズを抑えつつ、全体的な予測精度を向上させます。
ランダムフォレストはバギングの代表的なアルゴリズムです。

一方、ブースティング（Boosting）は、複数のモデルを逐次的に学習させ、誤分類されたデータに重みを与えて新しいモデルを作成する手法です。
これにより、弱い学習器（正解率が少しだけ高いモデル）を集めて、より良い性能を持たせます。
AdaBoostやGradient Boostingなどがその例です。

ランダムフォレスト：バギングの代表選手

ランダムフォレストは、バギングの一例として知られており、複数の決定木を作成し、それらをアンサンブルすることで高い予測精度を実現します。
それぞれの決定木は、ランダムに選ばれた特徴量やデータから構築され、最終的な予測はこれらのツリーの多数決によって決定されます。
これにより、過学習を抑えつつ、高精度の予測が可能になります。

製造業での適用例としては、製品の品質管理における異常検知や、不良品率の予測、保守予測などがあります。
ランダムフォレストの強みとして、データのノイズや欠損値の影響を受けにくく、可視性が高いことが挙げられます。

Pythonによる推定・予測の実習

では、実際にPythonを使用した機械学習の実習を通じて理解を深めましょう。
Pythonは、手軽に機械学習を試せる環境を整えており、多くの開発者や研究者に利用されています。

環境の準備

まず実習環境のセットアップが必要です。
Pythonのパッケージ管理システムであるpipを使用して、以下のライブラリをインストールしましょう。

“`
pip install numpy pandas scikit-learn
“`

これらのパッケージは、データ操作やモデルの訓練に必要なライブラリです。

データの取得と前処理

次に、データを用意します。
ここでは、公開されているデータセット（例えば、UCI機械学習リポジトリからのデータセット）を使用します。

データを取得したら、以下のコードでデータを読み込み、前処理を行います。

“`python
import pandas as pd

# データセットを読み込む
data = pd.read_csv(‘dataset.csv’)

# 欠損値を確認し、適切に処理する
data = data.fillna(method=’ffill’)

# カテゴリカルデータのラベルエンコーディング
data[‘category’] = data[‘category’].astype(‘category’).cat.codes
“`

モデルの訓練と予測

まずは簡単なモデルで予測を行ってみましょう。
ここでは、ランダムフォレストを使用します。

“`python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 入力変数と出力変数を分ける
X = data.drop(‘target’, axis=1)
y = data[‘target’]

# データを訓練用とテスト用に分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# モデルの訓練
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = model.predict(X_test)

# 精度の評価
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f’Accuracy: {accuracy:.2f}’)
“`

このコードで、データを訓練用とテスト用に分けてランダムフォレストモデルを訓練し、精度を評価します。
精度が高いことは、モデルが新しいデータに対しても正しく予測できることを意味します。