ぜんぶオーバーフィッティングのせいだ。講義すべての記事アクセスリンクホームケモインフォマティクスぜんぶオーバーフィッティングのせいだ。研究室シェアするオーバーフィッティングについて考えます。誤差が大きくなってしまうことです。応化:今日は過学習についてです。モデルにおける主成分の数を増やしたりすると、モデルは複雑になります。複雑になることで、よりトレーニングデータにフィットするようになります。誤差が小さくなるわけですね。誤差が小さくなっていたら、モデルがオーバーフィッティングしているといえるでしょう。データに含まれるノイズがわからないときは、オーバーフィッティングしているかどうか誰にもわかりません。ここでテストデータを用います。値を推定したときに、どのくらいの誤差で推定できたかをチェックするわけです。誤差より大きいときには、モデルはオーバーフィッティングしていると考えられるでしょう。誤差がもっとも小さくなるようなモデルがいいよね、といった感じです。値が未知のデータに対する推定性能である汎化性能とは似て非なるものであることに注意する必要があります。実際、汎化性能は誰にもわからず、基本的にはテストデータに対する性能と仮定してしまいます。両方誤差が大きい、図の左のあたりをアンダーフィッティングとよびます。誤差を小さくすることを目指しており、バリデーションデータを使用する方法やクロスバリデーション等の適切な方法でハイパーパラメータの最適化をできることから、アンダーフィッティングについてはそれほど気にしなくてもよいでしょう。モデルを構築するとき、基本的には汎化性能の高いモデルを目指します。できることとしては、テストデータの推定性能が高いようなモデルを選ぶことです。このとき、テストデータの推定性能が低い場合に、ぜんぶ全部オーバーフィッティングのせいだ。シンプルにしてしまっても問題ないと思います。基本的にテストデータのサンプルはランダムに選びます。ある程度サンプル数が大きいときは、テストデータとしてのサンプルがまんべんなく選ばれますし、Kennard-Stoneアルゴリズムで意図的にまんべんなく選択することもできます。サンプル数が小さいときは、ダブルクロスバリデーションダブルクロスバリデーション(モデルクロスバリデーション)でテストデータいらず~サンプルが少ないときのモデル検証~回帰モデルやクラス分類モデルを検証するときの話です。クロスバリデーションにして検証できます。トレーニングデータとテストデータのデータの偏りについては、考慮しなくてもよいと考えます。データが偏ることもあります。時系列データを扱うときなどです。ある時刻までのサンプルをトレーニングデータ、それ以降の時刻のサンプルをテストデータとします。新しい時刻におけるプロセス状態がそれ以前のプロセス状態と異なるとき、テストデータはトレーニングデータとは別のデータ分布になる可能性があります。推定誤差が大きくなってしまうときも、オーバーフィッティングとしてしまってもよいと思います。誤差を小さくするようにモデルを構築して、トレーニングデータによく当てはまる一方で、テストデータを予測できなかった、というわけです。オーバーフィッティングとしてもよいでしょう。これを軽減するためにいろいろと工夫しようというわけです。推定誤差が大きくなる原因は色々と考えられますが、オーバーフィッティングとしたほうがシンプルでよいと思います。このオーバーフィッティングに対して対策を考えます。メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。仕事を学生にお願いするかどうかの2つの判断基準ここでいう研究室関係の仕事というのは、学生の研究や学生が研究する上で必要なことについてではありません。(Applicabi...記事を読むダブルクロスバリデーション(モデルクロスバリデーション)でテストデータいらず~サンプルが少ないときのモデル検証~回帰モデルやクラス分類モデルを検証するときの話です。成果報告会を行ってまいりました。合わせてから主成分...記事を読む2017年度「化学プロセスシステム工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します2017年度の秋学期において、「化学プロセスシステム工学」の講義を行いました。プロセスモデリングやプロセス制御についてです。関東支部大会にて、招待講演をしてまいりました。SVR)について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。新入生へのメッセージ全部で9つあります。