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いけいけ機械学習

統計、機械学習、AIを学んでいきたいと思います。 お役に立てば幸いです。

遺伝的アルゴリズムの処理

1.コーティング

問題を、遺伝子の型に変換する

2.初期設定

1.の遺伝子型を元に、個体をランダムに発生させる

3.適応度評価

個体の適応度を計算する
結果が、OKならば処理を終了する

4.選択

3.の結果をもとに、交叉を行う個体を選択する
「適応度比例方式」「トーナメント方式」等の手法がある

5.交叉

2つの個体から新しい個体を生み出す

6.突然変異

ある部分の値を置き換える突然変異で
新しい個体を生成する

7.3に戻る







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決定木を用いたアンサンブル法

アンサンブル法は、複数のモデルを組み合わせて、精度を上げる方法。


1.ランダムフォレスト

複数の決定木を用い、平均などで、予想する。


2.勾配ブースティング

前の決定木が間違えたデータを学習して精度を上げる。