複数の目的変数を持つモデルの構築
予測モデルを構築する際に、目的変数が1つのみの場合はまれで、通常は複数存在する場合が多いと思います。
例えば、
・ 予算計画 ⇒ 年間予算計画で月毎の12ヶ月分の売上げ予測を行なう。
・ 新材料の開発 ⇒ 様々な実験条件の元で生成される材料の物性値のセット を予測する。
・商品のレコメンド ⇒ ECサイトで、顧客の購買履歴に基づいて購入率の高い順に商品を提示する。
特に、目的変数同士がトレードオフの関係がある場合（一方を目標に近づけると他方の目標から遠ざかる）の最適化問題（例：製品の品質と製造コストのトレードオフ）は、業務上価値があることが多いですね。
ニューラルワークスPredictでは、ニューラルネットワークモデルの特徴を生かして、教師データを目的変数分データ列で用意して、Excel上で対象範囲をドラックするのみで多目的変数のモデルが簡単に構築できます。
モデル構築および管理の点では、多出力のネットワーク構成はシンプルで理想的なのですが、予測性能の点からは各目的変数毎にモデルを構築する方が一般に性能が大きく向上します。
すなわち、N個の目的変数がある場合は、N種類の1出力モデルを作成します。
しかしながら、複数のモデルを作成するのは、操作の手間がかかりますので、操作ミスも発生しやすいかと思います。
この場合はコマンドラインインターフェースで、コマンドスクリプトファイルを作成して、定型処理は自動化するとよいでしょう。
※弊社では、データ分析プロジェクトにまつわる様々なご相談に、過去20年
以上に渡るプロジェクト経験に基づき、ご支援しています。社内セミナー
の企画等、お気軽にご相談いただければ幸いです。
製品カタログ
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？