scikit-learn機械学習⑱勾配ブースティング 澁谷直樹 2024年7月1日 17:21 前回は、グリッド・サーチとランダム・サーチでアダブーストのハイパーパラメータのチューニングを行いました。今回は、アダブーストと同じブースティングの一種である、勾配ブースティング(Gradient Boosting)を紹介します。残差(予測誤差)を減らすために弱学習器を追加していくというのが基本的なアプローチです。この学習プロセスを解説します。なお、勾配ブースティングにおける残差と勾配の関係を理解し、なぜ勾配ブースティングが機能するのかを解説します。 ダウンロード copy ここから先は 7,266字 キカベン・読み放題 ¥1,000 / 月 初月無料 人工知能、機械学習、ディープラーニング、量子コンピュータ関連の用語の解説、研究論文の概要、プログラミングの具体例などの読み応えのある新しい記事が月に4−5本ほど追加されます。また、気になるAIニュースや日常の雑観などは随時公開しています。 メンバー限定の会員証が発行されます 活動期間に応じたバッジを表示 メンバー限定掲示板を閲覧できます メンバー特典記事を閲覧できます メンバー特典マガジンを閲覧できます このメンバーシップの詳細 ログイン #勾配降下法 #ブースティング #勾配ブースティング #アダブースト この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか? サポート