機械学習モデルの精度を限界まで引き上げる――そのために欠かせないのがハイパーパラメーターチューニングです。本記事では、動画で解説された内容をもとに、ハイパーパラメーターとは何か、その種類、そして代表的なチューニング手法までをビジネス視点も交えて徹底解説します。
ハイパーパラメーターとは何か？
モデルの振る舞いを左右する設定値
ハイパーパラメーターとは、モデルが学習する“外側”の設定値で、学習アルゴリズムや構造自体をコントロールする役割を持ちます。たとえば分類問題におけるしきい値の設定（0.5や0.7）によって、同じ出力値でも最終的な分類結果が変わることがあります。
豆知識: ハイパーパラメーターは「学習前に決める値」で、学習で調整される「パラメーター（重み）」とは別物です。
LightGBMに見るハイパーパラメーターの例
よく使われる代表的なパラメーター
- objective（目的関数）
- metric（評価指標）
- num_iterations（学習回数）
- learning_rate（学習率）
- num_leaves（葉の数）
- max_depth（木の深さ）
これらは一例にすぎず、LightGBMだけでも数十のパラメーターが存在します。
代表的なチューニング手法
1. グリッドサーチ
あらかじめ決めたパラメーターの組み合わせすべてを試す方法です。すべての組み合わせを網羅的にチェックするため、小規模な設定では確実性が高いですが、大量のパラメーターを扱うと計算量が爆発します。
2. ランダムサーチ
定められた範囲の中からランダムにパラメーターを選び、一定回数試行する手法です。探索範囲を広く取れるため、意外なベストな組み合わせを見つけられることもあります。
3. ベイズ最適化
過去の試行結果から「良さそうな」組み合わせを予測し、効率よくチューニングする手法です。筋の良いパラメーター空間の探索ができるため、最近はOptunaなどのフレームワークでよく利用されています。
補足: Optunaはベイズ最適化ベースでハイパーパラメーター探索を行う人気のPythonライブラリです。
精度向上の「最後のひと押し」に
ハイパーパラメーターチューニングは、精度を決定づける最後の一手です。モデル選びや特徴量設計が終わった後、あと数％の精度を絞り出したいときに威力を発揮します。
まとめ
ハイパーパラメーターチューニングは、機械学習を使いこなす上で必須のスキルです。最適なパラメーターの組み合わせを見つけることで、モデルの精度は飛躍的に向上します。探索方法も一つではなく、タスクや制約条件に応じて選ぶことが重要です。
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- 基礎から知りたい人に：★★★★★
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