前回の記事は【Azure ML StudioでのTwo class decision forestのパラメータチューニング】を説明しました。 今回の記事では、Azure ML Studioで機械学習モデルのパラメータ最適化の「Tune Hyper Parameter」のお話になります   各アルゴリズムは既定のパラメータを利用して、実験しているため、最適化されていません。ただし、どのパラメータを変更すればいいのは手間になります。そういう時に利用するモジュールが、「Tune Hyper Parameter」です。このモジュールは、適当に何個かのパラメータを用意し、それぞれの組み合わせで試した後、一番精度の高かったパラメータの組み合わせを学習モデルとして利用できるようになります。そのため各パラメータの最適値を見つける時に、用います。   前回のモデルはTwo class decision forestで献血の過去のデータから、献血の分類モデルを作成しました。   　 テストデータのAUCは0.632の結果の結果から改善できるか試していきます。   ハイパーパラメータ最適化 「Tune Hyper Parameter」とは、適当に何個かのパラメータを用意し、それぞれの組み合わせで試した後、一番精度の高かったパラメータの組み合わせを学習モデルとして利用できます。   設定するときは、検索範囲を定義し、無作為に選択された有限数のパラメータを使用するか、定義したパラメータ空間を網羅した検索を行います。   Random sweep（ランダムスイープ）決められた回数で、値の範囲を指定し、ランダムに検索されます。   Grid sweep（グリッドスイープ）このオプションは、指定した値の範囲内のすべてのパラメータの組み合わせで、値を検索します。このオプションでチューニングを開始すると、複数のモデルがこれらのパラメータの組み合わせを使用して訓練されます。   Entire grid（グリッド全体）全ての組み合わせで、検索していきます。このオプションは最も徹底的だと考えられますが、最も時間がかかります。   Random grid（ランダムグリッド）このオプションを選択すると、すべての組み合わせの中から、指定した回数だけ評価を行っていきます。     今回は「Random grid」を利用します。 Maximum number of runs on randomは120に設定しました。実際に120種類の組み合わせで試してみました。各組合せの結果は「Tune Model Hyperparameters」を右クリックし、「Sweep Results」>「Visualize」で確認できます。 …

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前回の記事は【Azure Machine Learning Studioのモデル作成・デプロイするサービス】を説明しました。 この記事では、Azure ML StudioでTwo class decision forestモデルをお話になります   Two class decision forestとは（ランダムフォレスト） 決定木を弱学習器とする集団学習アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使用しています。つまりランダムフォレストのようなものになります。 詳細の説明はこちらです。 では、下記の献血の過去のデータから、献血の分類モデルを作成します。 「Two class decision forest」のモデルを作成します。 インポートデータを学習とテストを分けます。学習データからモデル作成します。そして、学習したモデルの予測結果とテストに対して評価します。 精度が高くするために、パラメータを変更します。 値が高ければ高いほど色んな組み合わせが試されるため、精度が上がる可能性が高まりますが、その分実行回数も多いため、結果を得られるまでの時間が長くなります。 設定の説明： Resampling method Bagging　または、Replicateの木の構築方法を選択することができます。 Bagging（バギング）はブートストラップアグリゲーションとも呼ばれます。この方法では、各ツリーは、元のデータセットのサイズと同じサイズになるまで、元のデータセットを置換しながらランダムにサンプリングすることによって作成された新しいサンプルで作成されます。 Replicate（複製）各ツリーはまったく同じ入力データについてトレーニングされます。どの分割述語が各ツリーノードに使用されるかの決定はランダムなままであり、ツリーは多様になるだろう   Create trainer mode モデルの学習方法を選べます。 Single Parameter（単一パラメータ）モデルの構成方法がわかっている場合は、引数として特定の値のセットを指定できます。 Parameter Range（パラメータ範囲）最適なパラメータがわからない場合は、複数の値を指定し、Tune Model Hyper parametersモジュールを使用して最適な設定を見つけることによって、最適なパラメータを見つけることができます。提供された設定の複数の組み合わせを反復し、最良のモデルを生成する値の組み合わせを決定します。     Number of decision trees アンサンブルに作成する決定木の総数を示します。 より多くの決定木を作成することで、より良い精度を得ることができますが、トレーニング時間が長くなります。この値は、訓練されたモデルを視覚化するときに表示されるツリーの数も制御します。ただし過学習しやすくなります。   Maximum depth of …

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