2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】機械学習の種類・代表的なデータモデル – クラスター分析 / ロジスティック回帰 / アンサンブル学習 / サポートベクターマシンとは？

クラスター分析
ロジスティック回帰
アンサンブル学習
サポートベクターマシン（SVM）
【練習問題】
まとめ

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】機械学習の種類・代表的なデータモデル – クラスター分析 / ロジスティック回帰 / アンサンブル学習 / サポートベクターマシンとは？について解説します。
（★注意：GCP資格 Professional Data Engineer(PDE)試験の公式テキスト・問題集などを元に独自にまとめたものです）

Google Cloud Platform（GCP）のProfessional Data Engineer（PDE）試験での機械学習に関連する知識では、さまざまなデータモデルの理解が求められます。ここでは、クラスター分析、ロジスティック回帰、アンサンブル学習、サポートベクターマシン（SVM）について説明します。

クラスター分析

クラスター分析は、似ているデータをグループにまとめるための手法です。これは「教師なし学習」と呼ばれる種類の機械学習に分類されます。教師なし学習とは、データからパターンを見つけ出す方法で、あらかじめ答えが用意されていない状況で使われます。

クラスター分析の目的は、データを自然に形成されるグループに分けることです。たとえば、顧客のデータがあったとして、それらを趣味や購買行動に基づいてグループ分けすることができます。クラスター分析では、同じグループ内のデータは互いに似ており、異なるグループのデータは異なる特徴を持ちます。

主なクラスター分析の手法には、以下のようなものがあります。
K-平均法（K-means）：K-平均法（K-means）は、最も一般的なクラスタリング手法の一つで、データをK個のグループに分けます。ここでの「K」はグループの数です。
階層的クラスタリング：データを階層構造でグループ分けする方法です。階層的クラスタリングにより、より詳細なグループ分けが可能になります。
DBSCAN：密度に基づくクラスタリング手法で、データポイントの「密集度」を基準にグループを形成します。

クラスター分析はさまざまな場面で利用されます。例えば、顧客セグメンテーションでは、顧客をグループ分けして、それぞれのグループに合わせたマーケティング戦略を立てることができます。異常検出では、通常と異なるパターンを持つデータを見つけ出すことができます。市場分析や推薦システムの開発など、多くの分野でクラスター分析が活用されています。

目的と特徴：: データを自然なグループに分ける教師なし学習の手法。
各クラスター内のデータポイントは類似し、異なるクラスターのデータポイントは異なる特性を持つ。
主なアルゴリズムにはK-平均法（K-means）、階層的クラスタリング、DBSCANなどがあります。

ユースケース：: 顧客セグメンテーション、異常検出、市場分析など。

ロジスティック回帰

ロジスティック回帰は、あるデータが特定のカテゴリーに属するかどうかを判断するための手法です。ロジスティック回帰は「教師あり学習」という種類の機械学習に分類され、主に分類問題に使用されます。教師あり学習とは、データとそれに対応するラベル（答え）を使って、パターンを学習する方法です。

ロジスティック回帰の目的は、データが特定のカテゴリー（たとえば「はい」か「いいえ」）に属する確率を推定することです。例えば、メールがスパムかどうか、ある人がクレジットの支払いを遅延するかどうかなど、2つの選択肢の間で判断する場合によく使われます。これを「二項ロジスティック回帰」と言います。3つ以上のカテゴリーに分ける場合には「多項ロジスティック回帰」と呼ばれます。

ロジスティック回帰はさまざまな分野に応用されています。例えば、スパムメールの分類では、メールがスパムかどうかを判断するために使われます。クレジットスコアリングでは、借り手の返済能力を予測するのに役立ちます。医療診断では、患者が特定の病気を持っている確率を推定するのに用いられることもあります。データに基づいて、重要な意思決定を下すための助けとなるのがロジスティック回帰です。

目的と特徴：: 分類問題に使用される教師あり学習モデル。
データポイントが特定のカテゴリに属する確率を推定します。
二項ロジスティック回帰（2つのクラス）と多項ロジスティック回帰（複数のクラス）があります。

ユースケース：: スパムメールの分類、クレジットスコアリング、医療診断など。

アンサンブル学習

アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、単一のモデルよりも優れた予測や分類を行う手法です。簡単に言えば、複数の専門家の意見をまとめて最終的な判断を下すようなものです。アンサンブル学習の主な特徴は、単一のモデルを使うよりも精度が高くなる可能性があることです。

アンサンブル学習には主に2つのアプローチがあります。

バギング（Bootstrap Aggregating）：同じタイプの複数のモデルを並行して訓練し、予測結果を平均化するか投票によって最終的な予測を行います。過学習を防ぎ、安定した予測が可能になります。代表的な例は「ランダムフォレスト」というモデルです。
ブースティング：複数のモデルを段階的に訓練し、以前のモデルの誤りを次のモデルで修正します。徐々に予測の精度を高めることができます。代表的なブースティングモデルには「勾配ブースティングマシン（GBM）」や「XGBoost」があります。

アンサンブル学習は、特に予測精度がとても重要な場面で使用されます。例えば、金融市場の予測では、さまざまな要因から株価の動きを予測するのに使われます。高度な分類問題では、医療診断や顧客行動の予測などに応用されます。複数のモデルの「知恵」を組み合わせることで、より正確な予測や効果的なデータ分析が可能になるのが、アンサンブル学習の大きな利点です。

目的と特徴：: 複数のモデルを組み合わせて、単一モデルよりも優れた予測を行う手法。
バギング（Bootstrap Aggregating）とブースティングが主なアプローチです。
代表的なアンサンブルモデルにはランダムフォレスト、勾配ブースティングマシン（GBM）、XGBoostなどがあります。

ユースケース：: 予測精度が重要な場面（金融市場の予測、高度な分類問題）。

サポートベクターマシン（SVM）

サポートベクターマシン（SVM）は、教師あり学習の一種で、分類や回帰問題に使われる手法です。

SVMの主な目的は、データポイントを最も効果的に分ける線（境界線）または平面（超平面）を見つけることです。たとえば、メールがスパムかどうかを分類する場合、SVMはスパムと非スパムのメールを最もよく分ける境界線を見つけようとします。

SVMの特徴の一つに「カーネルトリック」という技術があります。カーネルトリックは、直線だけではうまく分けられない複雑なデータに対応するための方法です。カーネルトリックを使うと、データをより高い次元に変換し、データを分けることができます。カーネルトリックにより、非線形の複雑なデータパターンでも効果的に分類できます。

SVMはさまざまな分野に応用されています。例えば、画像認識では、写真の中の物体を識別するために使われます。テキスト分類では、文書やメールがどのカテゴリーに属するかを判断するのに用いられます。生物情報学では、遺伝子データなどの複雑な生物学的情報を分析するのに使用されることもあります。さまざまな分野での応用において、SVMはその強力な分類性能で高い評価を受けています。

目的と特徴：: 分類と回帰の両方に使用される教師あり学習モデル。
データポイントを最も効果的に分割する境界線（超平面）を見つけることを目的としています。
カーネルトリックを使用して、非線形データに対応します。

ユースケース：: 画像認識、テキスト分類、生物情報学など。

【練習問題】

練習問題1:

問題
あなたのチームは、顧客の行動データに基づいてマーケティング戦略を策定しようとしています。顧客を異なるグループに分けるために、どの機械学習手法を使うべきでしょうか？
A. ロジスティック回帰
B. クラスター分析
C. アンサンブル学習
D. サポートベクターマシン
解答
B. クラスター分析
解説
クラスター分析は、データを自然に形成されるグループに分ける教師なし学習の手法です。これは、顧客の行動パターンを分析し、似た特性を持つ顧客グループを作成するのに適しています。