MatrixFlowで精度を上げる方法
MatrixFlowにはAutoFlowという自動機械学習（AutoML）のブロックがあります。
AutoFlowは数値データを入力すれば、データの傾向を学習し自動で精度の良いアルゴリズムとパラメータを選択してくれる機能です。
AutoFlowは非常に便利な機能で、何も考えずにそれなりの精度のAIを作ることができます。
しかし、AutoFlowで作ったAIの精度が低い場合はどうすれば良いのでしょうか？諦めるしか無いのでしょうか？今回はAutoFlowで精度を上げるために試行錯誤した内容をご報告したいと思います。
データセットについて
今回はMatrixFlowに初めから入っている「ボストンの住宅情報_AIの学習用」を使いたいと思います。これは住宅情報から住宅価格を予測するAIを作成するために用意されたサンプルデータセットです。
レシピについて
レシピについても初めらから用意されている「回帰-AutoFlow-」を使います。
学習
まずは何も考えずに用意されている通りに学習してみましょう。
結果です。
精度は0.6764です。精度は0~1の間をとり、大きいほど良い予測ができるAIです。0.6768はまずまずですが、もう少し精度が欲しいところです。
精度向上のためにまずやることは、AutoFlowの試行回数を増やすことです。
レシピ管理画面からAutoFlowを選択すると。試行回数という変数があることがわかります。AutoFlowの試行回数というのはアルゴリズムとその変数のセットを試す回数のことで、80だとアルゴリズムとその変数のセットで80回しか試していません。AutoFlowには沢山のアルゴリズムが用意されているので、もっと試行回数を増やしてみましょう。
何回が適切なのかはわからないので、適当に300あたりに変更しました。
レシピを編集、保存して、学習画面に移動して再び学習させてみます。
（レシピが編集できるのはライトプランとベーシックプランのみです。）
結果です。
精度は、0.6964。少し良くなりました。
他にできることはあるでしょうか？
AutoFlowは探索するアルゴリズムを選ぶことができます。
レシピ画面で「使用するアルゴリズム」のアルゴリズム名の横のチェックボックスを外すとそのアルゴリズムについては試さなくなります。
前回と今回でどちらもLightGBM回帰がよかったので、LightGBM回帰だけで学習して、残りは外してしまいましょう。
結果です。
精度は0.7302！
大幅にアップしました！！
おわりに
MatrixFlowの自動機械学習機能AutoFlowで精度を上げる方法を紹介しました。データがあれば簡単にAIが構築できるので、皆様もお試しください。
MatrixFlowでは一緒に世界を変えるAIプラットフォームを作る仲間を募集しています！！
【会社概要】
株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援したいと考えています。その実現に向けた第一歩として、プログラミング不要のクラウド型AI構築プラットフォーム「MatrixFlow」を開発しております。また、様々な会社でのAI活用を推進するためにAIの受託開発・コンサルティング事業も行っております。
【会社情報】
設立 ：2018年10月
本社 ：東京都台東区
URL：https://www.matrixflow.net/
事業内容：ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」の運営、および、AIの受託開発・コンサルティング
【お問い合わせ先】
E-mail：support@matrixflow.jp
窓口：MatrixFlowカスタマーサポート