2020-12-08機械学習の手法を用いたクラス分類において、各分類モデルの決定境界を可視化して比較、考察することがしばしばあります。この記事では、そのためのプログラム作成の方法などについて解説しています。そもそも「決定境界」とは?まずは決定境界とは何かについて簡単に説明します。決定境界とは、データの分類予測を行う際に予測の基準となる境界線のことです。学習済のモデルが値域内の各点においてどのような分類予測を行うのかを調べることで決定境界を求めることができます。以下の図は実際に決定境界を可視化したものです。ちなみに上の図はとあるサンプルデータを学習させたニューラルネットワークの決定境界ですが、機械学習手法によって出来上がる決定境界は異なります。決定境界の形を比較することで対象の分類問題にどの機械学習手法を適用すればよいのかの判断に役立てることも可能です。実際にプログラムを作成してみるそれでは実際に決定境界の可視化を行うプログラムを作成してみます。プログラム作成の手順ここでは、以下の手順で処理を実装します。上記の手順に従ってプログラムを作成します。使用する言語はPythonです。plt.show()このプログラムを実行すると以下の出力結果が得られます。綺麗に決定境界を可視化することができました。ちなみに分類モデルはニューラルネットワークです。応用:複数の決定境界の同時プロット上記のプログラムでも決定境界の可視化は問題なく行えますが、複数のモデルの決定境界を同時に可視化することはできません。最後に複数のデータやモデルについてそれぞれの決定境界を比較しやすいよう同時に可視化するプログラムの作成方法についても紹介しておきます。同様の手順でプログラムを作成します。使用する言語はPythonです。plt.show()このプログラムを実行すると以下の出力結果が得られます。機械学習手法によって決定境界の出来にかなり違いがあることが一目でわかります。@htt_mdk・ITエンジニア・プログラミング関連の情報をメインに発信していきます。ProDesigns。