ブースティング
ブースティング（英: Boosting）とは、教師あり学習を実行するための機械学習メタアルゴリズムの一種。ブースティングは、Michael Kearns の提示した「一連の弱い学習器をまとめることで強い学習器を生成できるか？」という疑問に基づいている[1]。弱い学習器は、真の分類と若干の相関のある分類器と定義される。対照的に、強い学習器とは真の分類とよく相関する分類器である。
アルゴリズム
編集ブースティングはアルゴリズム的に制限されてはおらず、多くの場合、分布に従って弱い分類器に繰り返し学習させ、それを最終的な強い分類器の一部とするものである。弱い分類器を追加する際、何らかの方法で重み付けをするのが一般的で、重み付けは弱い学習器の正確さに関連しているのが一般的である。弱い学習器が追加されると、データの重み付けが見直される。すなわち、誤分類される例は重みを増し、正しく分類される例は重みを減らす（boost by majority や BrownBoost などの一部のブースティングアルゴリズムは、繰り返し誤分類される例の重みを減らす）。従って、新たに追加される弱い学習器は、それまでの弱い学習器が誤分類していた例に注目することになる。
ブースティング・アルゴリズムには様々なものがある。初期のブースティング・アルゴリズムとして Robert Schapire の recursive majority gate formulation [2]、Yoav Freund の boost by majority [3] がある。これらは適応的ではなく、弱い学習器の利点を完全に生かしているとは言えない。
PAC学習（probably approximately correct learning）理論に従うブースティング・アルゴリズムだけが真のブースティング・アルゴリズムである。他の類似のアルゴリズムも誤ってブースティング・アルゴリズムと呼ばれることがあるが、それらを区別する用語として "leveraging algorithm" がある[4]。
例
編集各種ブースティング・アルゴリズムの主な違いは、データ点と仮説の重み付けの方法である。有名なブースティング・アルゴリズムとして AdaBoost があり、これはおそらく初めて弱い学習器の適応を実現したものである。それ以外にも最近では LPBoost、BrownBoost、LogitBoost などのアルゴリズムがある。ブースティング・アルゴリズムの多くは、凸コスト関数を使った関数空間における最急降下法を実行できる AnyBoost フレームワークに適合する[5]。
関連項目
編集- ロジスティック回帰
- 最大エントロピー原理
- ニューラルネットワーク
- サポートベクターマシン
- LightGBM
脚注
編集- ^ Michael Kearns. Thoughts on hypothesis boosting. Unpublished manuscript. 1988
- ^ Rob Schapire. Strength of Weak Learnability. Journal of Machine Learning Vol. 5, pages 197-227. 1990
- ^ Yoav Freund. Boosting a weak learning algorithm by majority. Proceedings of the Third Annual Workshop on Computational Learning Theory. 1990
- ^ Nir Krause and Yoram Singer. Leveraging the margin more carefully. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2004.
- ^ Llew Mason, Jonathan Baxter, Peter Bartlett, and Marcus Frean. Boosting algorithms as gradient descent. In S.A. Solla, T.K. Leen, and K.-R. Muller, editors, Advances in Neural Information Processing Systems 12, pages 512--518. MIT Press, 2000
参考文献
編集- Yoav Freund and Robert E. Schapire A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Sciences, 55(1):119--139, 1997.
- Robert E. Schapire and Yoram Singer. Improved Boosting Algorithms Using Confidence-Rated Predictions. Machine Learning, 37(3):297--336, 1998.
外部リンク
編集- ブースティング関連の論文へのリンク集
- ブースティング 朱鷺の杜Wiki
- ブースティング法の理論と応用 川喜田雅則、統計数理研究所、2006年10月