勾配ブースティング決定木（GBDT）とXGBoostの基礎と実装手法
勾配ブースティング決定木（GBDT）の概要
勾配ブースティング決定木（GBDT: Gradient Boosting Decision Tree）は、複数の決定木を逐次的に構築し、各ステップで前段のモデルが引き起こした誤差を修正していくアンサンブル学習アルゴリズムです。GBDTはBoosting手法の一種であり、通常は「回帰決定木」を弱学習器として使用します。
GBDTの核となる考え方は、損失関数の勾 ...
10月3日 20:09 投稿