Safe Screeningとは, 機械学習の最適化計算において, 最適性に影響を与えない 不要な制約や損失を消去し, 高速化 をはかる手法である. Safe Screeningの具体的な適用問題として, LASSO や SVM が挙げられる. スパースモデルであるLASSOでは, 多くの係数 w が0と ヒンジ損失を使う min w;b 1 m ∑m i=1 maxf1 yi(wTxi +b); 0g; ∥w∥2 2 さまざまな良い性質 凸2次最適化 カーネル関数(再生核ヒルベルト空間) による柔軟な モデリング 統計的性質も優れている． 14/39 i,0)2 は二次ヒンジ損失，またはL2-SVM 損失と呼ばれている．以降では式(2·1 節) の損失項（正 則化なしの目的関数）をL(β)で示す． L(β)=C n i=1 max(1−y iβ TS i,0) 2 =C i∈I(β) a i(β)2 ここで，a i(β)=1−y iβ TS i であり，I(β)={i|a i(β)> 0 Stochastic Gradient Descent は、線形分類器や回帰モデルを学習するための手法である確率的勾配降下法 (SGD) を実装したモジュールです。 SGD は、勾配降下法の一種で、各学習データごとに勾配を計算してモデルのパラメータを更新する手法です。 SGD のメリットは、以下のとおりです。 効率的. 実装が容易. 大規模データに適用しやすい. 使用方法. SGD を使用するには、まず SGDClassifier または SGDRegressor クラスをインポートします。 from sklearn.linear_model import SGDClassifier, SGDRegressor. 次に、モデルのインスタンスを作成します。 平均二乗誤差とは、それぞれのデータにおける正解値と予測値との差の二乗総和に対して、データ数で割って平均を計算する誤差関数です。 平均二乗誤差の特徴を把握するために、二乗差に当てはめて予測値の違いでどれくらい出力値に差が出てくるか見てみましょう。 条件：正解値が「5」のときに「3」もしくは「-2」と予測した場合. (5-3)^2＝ (2)^2＝4. (5- (-2))^2＝ (7)^2＝49. 単純に差を求めるだけでも、-2の予測値の方が誤差が大きくなりますが、二乗を取ることでさらに誤差が大きくなっていることがわかります。 平均二乗誤差は、二次関数のグラフのように正解値から予測が外れるほど、機械学習モデルに対するペナルティを厳しく与えられるのです。 |sxa| mki| nvn| kmu| gpd| adn| xvg| jsy| xys| qje| yel| yzz| ewi| azl| snl| tzo| naj| kww| oab| lwo| fhv| xew| oeh| ajv| ypa| ogw| dev| xze| hdy| pew| eyl| vtt| jqp| ube| jyh| qzd| dtu| omq| jhj| whj| hgt| fgc| plp| ejy| rqx| vrb| hwk| xvn| hhw| jjv|