勾配ブースティングとは？初心者にもわかる仕組みと代表的なライブラリ

アンサンブル学習とブースティング

勾配ブースティングを理解するために、まずはその上位概念である「アンサンブル学習」と「ブースティング」について見ていきましょう。

アンサンブル学習：三人寄れば文殊の知恵

アンサンブル学習は、単一のモデルで予測するのではなく、複数のモデルを組み合わせて、より優れた予測結果を得ようとするアプローチです。一つの専門家の意見よりも、複数の専門家の意見を総合した方がより良い判断ができる、という考え方に似ています。

代表的な手法に「バギング」と「ブースティング」があります。

ブースティング：間違いから学ぶ連続学習

ブースティングは、弱い学習器を一つずつ順番に作っていく手法です。ポイントは、前のモデルが間違えた部分に注目して、次のモデルがその間違いを重点的に学習する点にあります。このプロセスを繰り返すことで、モデルは徐々に賢くなり、全体として非常に精度の高い一つのモデルが完成します。

勾配ブースティングの仕組み

勾配ブースティングは、ブースティングの中でも特に強力な手法です。では、具体的にどのようにして間違いを修正していくのでしょうか。ここで「勾配」という言葉が登場します。

「勾配」で効率的に間違いを修正する

数学的な詳細は複雑ですが、ここでの「勾配」とは、一言でいえば「間違い（＝損失）を最も効率的に小さくできる方向」を指します。

勾配ブースティングでは、モデルの予測と実際の値との差（これを「残差」や「誤差」と呼びます）を計算し、この残差を次のモデルが予測するように学習させます。この「残差を学習する」というプロセスが、損失関数の勾配を下ることに相当するため、「勾配ブースティング」と呼ばれています。

代表的な勾配ブースティングのライブラリ

勾配ブースティングは非常に強力なアルゴリズムですが、一から実装するのは大変です。幸いなことに、すぐに使える優れたライブラリが多数公開されています。ここでは特に有名な3つを紹介します。

Pythonでの簡単な実装例 (LightGBM)

ここでは、高速で使いやすいLightGBMを使って、回帰問題を解く簡単なコード例を示します。scikit-learnという有名な機械学習ライブラリと似たインターフェースで使えるため、初心者でも直感的に扱うことができます。

# 必要なライブラリをインポート
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 1. サンプルデータを作成
# 100個のサンプル、10個の特徴量を持つ回帰問題のデータセットを生成
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=10, random_state=42)
# 2. データを学習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)
# 3. LightGBMモデルを作成し、学習
# LGBMRegressorクラスのインスタンスを作成
model = lgb.LGBMRegressor(random_state=42)
# 学習用データを使ってモデルを訓練
model.fit(X_train, y_train)
# 4. テストデータで予測
y_pred = model.predict(X_test)
# 5. モデルの性能を評価
# 平均二乗誤差を計算して、予測の精度を確認
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")