実践 機械学習システム

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章 回帰：レコメンドの改良

また、ルールを作成するために、これまで行った買い物の順番についても考慮に入れた手法が存在

します。買い物の順番がなぜ役に立つかということを直感的に理解するために、次の極端なケースを

考えてみると良いでしょう。それは、盛大なパーティを行う人が、そのパーティのために必要なグッズ

を購入した後で、ゴミ袋を買いに戻ってくる、というような例です。そのため、その人がページを訪問

した時に、ゴミ袋を推薦することは理にかなっています。しかし、ゴミ袋を買う人にパーティー用品を

提案することは間違っているでしょう。このように「買い物の順番」に応じて、推薦内容が変更する場

面がありえます。

ここで話した先進的なバスケット分析のアルゴリズムはpyminingという名前のパッケージで、オー

プンソースとして提供されています（ライセンスはNew BSD Licenseです）。それはBarthelemy

Dagenai

s氏により開発が行われており、

https://github.com/bartdag/pymining

よりコード

を取得できます。

8.3

　まとめ

本章では前章から引き続き、ユーザの映画スコアを予測する問題を扱い、予測器を改善しました。

予測を行うための異なる方法をいくつか紹介し、それを組み合わせて一つの予測を行うシステムに統

合しました。その過程で各手法に対して重みをどのように設定するかということについて学びました。

そのための技術は、「アンサンブル学習」または「スタック学習」と呼ばれ ...