Pythonは機械学習の分野で広く使われています。その中でも、XGBoostとScikit-learnは非常に人気のあるライブラリです。
XGBoostとは
XGBoostは、Gradient Boosting Decision Tree（GBDT）の一種で、高速でスケーラブルな機械学習アルゴリズムです。XGBoostは、分類と回帰の両方のタスクに使用でき、欠損値の処理、プルーニング、正則化、ツリーのパラメータチューニングなど、多くの機能を提供します。
Scikit-learnとは
Scikit-learnは、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリで、分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまな機械学習タスクをサポートしています。Scikit-learnは、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティングなど、多くのアルゴリズムを提供しています。
XGBoostとScikit-learnの組み合わせ
XGBoostとScikit-learnは、Pythonで機械学習モデルを構築する際によく組み合わせて使用されます。Scikit-learnのtrain_test_split関数を使用してデータを訓練セットとテストセットに分割し、XGBoostのXGBRegressorまたはXGBClassifierを使用してモデルを訓練します。その後、Scikit-learnのmean_squared_error関数などを使用してモデルの性能を評価します。
以下に、PythonでXGBoostとScikit-learnを組み合わせて使用する一例を示します。
import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# データの読み込み
boston = load_boston()
df_boston = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
df_boston['PRICE'] = boston.target
# 訓練データとテストデータの作成
x = df_boston.loc[:, 'CRIM':'LSTAT']
y = df_boston['PRICE']
trainX, testX, trainY, testY = train_test_split(x, y, test_size=0.3)
# モデルの訓練
reg = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=50000)
reg.fit(trainX, trainY, eval_set=[(trainX, trainY),(testX, testY)])
# 予測と評価
predY = reg.predict(testX)
print(mean_squared_error(testY, predY))
この記事では、PythonでXGBoostとScikit-learnを活用する方法について説明しました。これらのライブラリを活用することで、効率的に高品質な機械学習モデルを構築することが可能です。.