今でも重要な7つの機械学習アルゴリズム
本記事では、線形回帰、ロジスティック回帰、LightGBM、XGBoost、ランダムフォレスト、LSTM、K-meansクラスタリングという7つの基本アルゴリズムを紹介し、Pythonコード例を示します。筆者は、大規模言語モデルや生成AIよりも単純なモデルの方が効率的でコストが低い場合が多いと強調します。
人工知能の分野では大規模言語モデル（LLM）や生成AIが注目されていますが、多くの古典的な機械学習アルゴリズムが今でも実際の問題解決に欠かせない役割を果たしています。本記事では、データサイエンティストのAbid Ali Awan氏が、全員が知っておくべき7つのアルゴリズムを紹介し、Pythonのコード例を示しています。
1. 線形回帰 線形回帰は、住宅価格やエネルギー消費量などの連続値を予測するために使用されます。特徴量と目標値の間の線形関係を学習し、高速で実装が容易、解釈性が高いという利点があります。Scikit-learnのLinearRegressionクラスで簡単に実装できます。
2. ロジスティック回帰 名前は「回帰」ですが、ロジスティック回帰はスパム検出や顧客離脱予測などの二値分類に使われます。各サンプルが特定のクラスに属する確率を推定します。Scikit-learnではデフォルトで正則化が適用され、過学習を防ぎます。
3. LightGBM LightGBMは勾配ブースティングに基づく決定木アルゴリズムで、構造化されたテーブルデータに特に有効です。ヒストグラム学習を用いて連続特徴をビンに分割し、メモリ使用量を削減して学習を効率化します。並列・分散・GPUトレーニングもサポートしています。
4. XGBoost（ヒストグラム木） XGBoostも人気の勾配ブースティングアルゴリズムで、分類、回帰、ランキング問題に広く使われています。tree_method="hist"を設定することでヒストグラムベースの木構築が可能になり、効率が向上します。柔軟で信頼性が高く、テーブルデータのタスクで強力です。
5. ランダムフォレスト ランダムフォレストは複数の決定木を組み合わせるアンサンブル学習法です。各木は異なるデータサンプルと特徴サブセットで学習され、分類では投票、回帰では平均をとります。これにより単一の決定木よりも過学習しにくくなります。Scikit-learnのRandomForestClassifierで実装できます。
6. 長短期記憶ネットワーク（LSTM） LSTMは系列データを処理するリカレントニューラルネットワークの一種です。内部メモリとゲート機構により、情報の保持・更新・破棄を制御し、長期依存関係を捕捉します。売上予測や交通流予測などの時系列問題に適しています。TensorFlow/Kerasで簡単に構築できます。
7. K-meansクラスタリング K-meansは教師なし学習アルゴリズムで、類似したサンプルをグループ（クラスタ）にまとめます。事前にクラスタ数を指定し、反復的に中心を更新して収束させます。顧客セグメンテーションなどの探索的分析に有用です。
筆者は、大規模モデルが注目される一方で、単純なアルゴリズムの方が実用的である場合が多いと述べています。それらは高速で実装が容易であり、必要な計算リソースもはるかに少なくて済みます。最も新しいモデルを常に選ぶのではなく、問題に最適なモデルを選択することが重要です。