model-comparison-tool

モデル比較ツール

交差検証、指標評価、自動モデル選択を使用して、複数の機械学習モデルを体系的に比較します。

目的

以下のためのモデル比較です。

• アルゴリズムの選択とベンチマーク
• ハイパーパラメーター調整の比較
• モデル性能の検証
• 特徴量エンジニアリングの評価
• 本番環境で使用するモデルの選択

機能

• 複数モデルの比較：5 種類以上のアルゴリズムを同時にテスト
• 交差検証：K 分割、層化分割、時系列分割
• 包括的な指標：正解率、F1、ROC-AUC、RMSE、MAE、R²
• 統計的検定：有意性を検証する対応のある t 検定
• 可視化：性能チャート、ROC 曲線、学習曲線
• 自動選択：基準に基づいて最適なモデルを推奨

クイックスタート

from model_comparison_tool import ModelComparisonTool

# Compare classifiers
comparator = ModelComparisonTool()
comparator.load_data(X_train, y_train, task='classification')

results = comparator.compare_models(
    models=['rf', 'gb', 'lr', 'svm'],
    cv_folds=5
)

best_model = comparator.get_best_model(metric='f1')

CLI の使用方法

# Compare models on CSV data
python model_comparison_tool.py --data data.csv --target target --task classification

# Custom model comparison
python model_comparison_tool.py --data data.csv --target price --task regression --models rf,gb,lr --cv 10

# Export results
python model_comparison_tool.py --data data.csv --target y --output comparison_report.html

制限事項

• 有意義な交差検証を行うには、十分なデータが必要です
• 大規模なデータセットでは、比較に時間がかかる場合があります
• ディープラーニングモデルは含まれていません（専用のフレームワークを使用してください）
• 特徴量エンジニアリングは事前に実施する必要があります