JMP Proの「Bootstrap Forest」とPythonの「lightgbm」の違いは？from lightgbm import LGBMRegressor
専門家の皆様、ありがとうございます!
自動化とスクリプトウィンドウズRe: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？こんにちは@ララ 、
質問は正確には何ですか？これら 2 つのアルゴリズムはツリーベースのモデルですが、ランダム フォレスト (JMP Pro ではブートストラップ フォレストとも呼ばれます) は「バギング」(ブートストラップ集約) モデル タイプであり、LightGBM はブースティング モデル タイプです。
つまり、ランダムフォレストは、様々なデータセットで並行して学習された複数のツリーで構成されています。これらのデータセットは類似しているものの異なるもので、ブートストラップ法（元のデータセットを置換してサンプリングし、ブートストラップデータセットを作成する方法）を使用して作成されます。この操作により、類似しているものの異なるデータセットを作成できるようになり、ツリーがわずかに異なるパターンを学習するのに役立ちます。これらのツリーが学習されると、最終的な予測結果は、個々のツリー予測の平均（回帰の場合）、またはツリーから最も可能性の高いクラス（分類の場合）になります。
画像はhttps://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/bagging-vs-boosting-in-machine-learning/より
ランダム フォレストでは、各分割でランダムな特徴選択プロセスも実行されるため、多重共線性の処理に非常に適しており、より多様なツリーの作成が可能になります (過剰適合のリスクを軽減しながら)。
一方、ブーストツリーは順次学習されます。まず単純なツリーから始め、次にこのモデルの残差を評価します。そして、2つ目のモデルでこれらの残差を用いて、残差が最も高い2つ目のツリーを学習することで、ツリー全体の予測性能を向上させます。つまり、各ツリーは前のツリーで発生した予測の問題点を「修正」しようとします。ツリーの「連鎖」の最後に、予測結果（タスクに応じてクラスまたは値）が得られます。
画像はhttps://www.geeksforgeeks.org/machine-learning/bagging-vs-boosting-in-machine-learning/より
つまり、トレーニング モード (並列 vs. シーケンシャル) が、あなたが言及した 2 つのアルゴリズムの最大の違いです。
LightGBM が他のブースティング ツリー ベースのモデルと比較した際の特徴は、ツリーを成長させる方法がリーフ単位で成長することです。これに対し、XGBoost や他のブースティング モデルは、ツリーをレベル単位で成長させます。つまり、ツリーが「バランスが取れていない」場合、ノードをさらに成長させることはできません。
これらのモデルの選択は、タスクとバイアス/分散のトレードオフによって異なります。ランダム フォレストなどのバギング アルゴリズムは分散 (オーバーフィッティング) を削減し、ブースト ツリーなどのブースティング モデルはバイアスを削減します。
この回答がお役に立てれば幸いです。
Re: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？専門家さん、ありがとうございます！
JSL の Partition は予測式がシンプルでわかりやすいのでよく使います。
基本的には要件を満たしています。
AIに質問して学びました
Python の lightgbm 関数も非常に強力であることはわかっていますが、AI はそれがランダム フォレストであるとだけ言います。
AI によって提供された Python コードと JSL 呼び出しを使用して実行します。
統計後、その効果はJMP Proのランダムフォレストよりも優れています
もちろん、パラメータもあまり調整しません。単純な比較です。
AIによると、JMP Pro 19のブートストラップフォレストによって生成された予測式は大幅に改善されたという。
しかし、JMP Pro 19は使えませんでした
ありがとう！
Re: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？JMP パーティションは、決定木 (LightGBM やランダム フォレストなどのツリーベースの方法の基礎/中核) です。
AIの回答には注意してください。どのAIを使っているかは分かりませんが、非常に具体的で技術的なトピックになると、AIは幻覚に陥りやすい可能性があります。私は技術的なトピックを深く掘り下げたい時は、GoogleのGeminiを使うことが多いです。一番興味深いと思ったからです。それでも、幻覚はあります。
明らかに、LightGBM はランダム フォレストではなく、ブーステッド ツリー アルゴリズムです (私の最初の投稿の 2 つのタイプの説明を参照してください)。
LightGBM の詳細については、次の技術ドキュメントを読むことをお勧めします: https://github.com/Microsoft/LightGBMおよびhttps://lightgbm.readthedocs.io/en/stable/index.html
また、関連論文「LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree」もあります。
あなたが見ている「より良い」効果は、ブースティングの使用によるものかもしれません。ブースティングは確かにバイアスを減らすため、より良い予測を提供する傾向があります（シーケンシャルツリーは以前のツリーからの誤差を可能な限り減らそうとするため、結果として高精度のアンサンブルが得られます）。しかし、バイアスを減らすと分散が増加する可能性があるため、過学習を避けるための堅牢な検証戦略が必要です。 バイアスと分散のトレードオフ - Wikipedia 。非常に特殊なパターンを学習する非常に「正確な」アルゴリズムを使用すると、モデルを展開して新しい未知のデータに適用したときに、「ノイズを当てはめ」てしまい、一貫性のない予測結果になる可能性があります。
ランダムフォレストとブーステッドツリーの大きな違いは、これらのアルゴリズムのハイパーパラメータの微調整に対する感度です。ランダムフォレストはハイパーパラメータの調整に対して非常に堅牢で、微調整なしでも良好な結果が得られます。一方、ブーステッドツリーでは、より良いパフォーマンスを得るためには、ハイパーパラメータの微調整に多大な労力が必要になる場合があります。ハイパーパラメータ調整が様々なアルゴリズムのパフォーマンスに及ぼす重要性に関する詳細情報と比較については、[1802.09596]「調整可能性：機械学習アルゴリズムにおけるハイパーパラメータの重要性」を参照してください。
JMP でハイパーパラメータを調整する方法を確認するには、 「Boosted Tree - Tuning TABLE DESIGN」などの関連投稿を確認してください。
この補足的な回答がお役に立てれば幸いです。
Re: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？専門家の皆様、ありがとうございます!
さて、私はgemini2.5 proについてこの質問をしています
lightgbm は JMP をはるかに上回ると言われています。
プログラミングに関する質問は、いつもgrok4のエキスパートモードを使います。とても賢くて、オンラインの知識を検索して答えてくれます。ただ、1日に無料で使える回数が限られているので、使える機会を大切にしています。
Re: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？昨日、grok4.1がアップデートされました。その代わりに、AIイリュージョンが強化されたように感じます。
Re: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？ははは、AIが全てを「知っている」なんて期待しちゃダメですよ。特に具体的なユースケースについて。AIは何も「知らない」わけではなく、クエリに最も合致する単語の並びを表示するだけです。正解・不正解の判断はできず、学習用データセットに基づいた類似度・尤度のみで、正解・不正解はすべてそこに含まれています…
「 lightgbmはJMPをはるかに上回る」という主張は、特定のアルゴリズム（LightGBM）と複数の機械学習アルゴリズムを扱う商用ソフトウェア（JMP）を比較しているだけなので、全く意味がありません。これは全くのナンセンスです。
さらに、「モデルAは常にモデルBよりも優れている」といった一般的な主張には注意が必要です。こうした一般的な主張は、常に健全な懐疑心を持って受け止めるべきです。こうした一般的な主張は、データではなく他の動機に基づいているか、あるいは最良のケースではベンチマーク調査に基づいている可能性があります。しかし、これらのベンチマークやデータセットは必ずしもあなたの特定の状況やデータを反映しているとは限りません。そのため、それらの「ランキング」はあなたの状況に適切ではない、あるいは関連性がない可能性があります。
データセット、目的、必要な精度、展開方法などに応じて、いずれかのアルゴリズムが適している場合があります。ノイズの多い応答の場合、ブーステッドツリーよりもランダムフォレストの結果を信頼する方が適切です。後者は過剰適合のリスクが高いためです。正確でノイズの少ない測定で、データセットが十分に大きく、代表的なトレーニングセット、検証セット、テストセットに分割できる場合は、より優れた予測性能を得るために、ランダムフォレストではなくブーステッドツリーアプローチを使用する場合があります。
テストして学習するのが最も安全で最善の選択肢のようです。
Re: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？ありがとう！
JMP Pro の Bootstrap Forest をトレーニングした後、予測が必要な新しいデータの予測計算にどのように使用できるか教えてください。
時系列のデータを例に挙げます。
コードを書くときは、grok4 エキスパート モデルを使用することをおすすめします。
Re: JMP Pro「Bootstrap Forest」と python「lightgbm」の違いは？こんにちは@ララ 、
時系列予測には詳しくありませんが、Bootstrap Forestモデルは他のモデルと同じように使用できます。Bootstrapプラットフォームの横にある赤い三角形で、「列を保存」>「予測式を保存」をクリックします。データテーブルにBootstrap Forest式を含む新しい列が表示されます。
その後、別のデータテーブルで結果を予測したい場合は、この予測式の列を元のデータテーブルから新しいデータテーブルにコピー＆ペーストします。入力変数の名前が同じであることを確認して、式が問題なく計算されるようにしてください。
これがお役に立てれば幸いです。
