【機械学習＋外挿】機械学習モデルで外挿してみた - ころがる狸

こんばんは。今日も機械学習を使った実験です。一般に機械学習は内挿は得意ですが外挿は苦手だと言います。というわけで、sin関数の一部を学習させ、外挿するとどうなるのかを実験して確かめることにしました。予測誤差を出力できるガウス過程回帰に加えて、機械学習３兄弟である（と勝手に思っている）ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ランダムフォレストを用いて検証しました。問題設定としては、[0, 2pi] の範囲で学習を行い、それより３倍長い[0, 6pi]の範囲での予測を行いました。 〈お断り〉 scikitlearnとkerasモジュールを使いましたが、モデルのハイパーパラメータは学習データに出来るだけ適合するように選んでいます。一般にそんなパラメータは使わないよ、と思われることがあるかもしれませんが、どうかご容赦下さい。 〈目次〉 目次はこちら。最後に本稿のまとめを書きました。要するに