🧠勾配ブースティング木と決定木の違い
勾配ブースティング木（Gradient Boosting Trees）と決定木（Decision Trees）は、どちらも機械学習における重要な手法ですが、基本的な概念と使用方法が異なります。
決定木 (Decision Trees):
基本概念: 単一の木構造を使用して、データを分類または回帰するモデルです。データは、ルートから葉までの各ノードでの質問や条件に基づいて分岐されます。
使用方法: 決定木は、特徴量に基づいて連続またはカテゴリーの予測を行います。簡単に理解・解釈できるため、データの探索的分析や基本的な分類・回帰問題に適しています。
欠点: 決定木単体では過学習しやすく、特に複雑なデータセットでは汎化性能が低下する可能性があります。
勾配ブースティング木 (Gradient Boosting Trees):
基本概念: 複数の決定木を連続的に構築し、前の木の誤差を次の木が修正することにより、モデルの予測精度を向上させるアンサンブル学習の手法です。勾配ブースティングは、損失関数の勾配に基づいてモデルを最適化します。
使用方法: 勾配ブースティングは、単一の決定木よりも高い予測精度を求める複雑な分類や回帰問題に適しています。特に非線形の関係や相互作用がデータに含まれている場合に有効です。
欠点: 計算コストが高く、ハイパーパラメータのチューニングが必要です。また、過学習を防ぐために適切な正則化が必要です。
簡単に言うと、決定木は単純な構造でデータをモデル化するのに対し、勾配ブースティング木は複数の決定木を組み合わせてより高度な予測を行う手法です。
決定木が弱学習機である場合、結果として得られるアルゴリズムは勾配ブースト木と呼ばれ、通常はランダムフォレストよりも優れています
決定木が弱学習器である場合、その結果として得られるアルゴリズムが勾配ブースト木になるというのは、勾配ブースト木のアルゴリズムの構造上の特性からくるものです。
まず、「弱学習器」とは、ランダムな予測よりもわずかに良い性能を持つ学習モデルのことです。つまり、分類問題の場合、弱学習器は50％以上の正確さでクラスを予測するモデルを指します。
勾配ブースティングは、いくつかの弱学習器を組み合わせて、一つの強力な学習器を構築するアルゴリズムです。このアルゴリズムでは、各弱学習器は、前の学習器が誤分類したデータポイントに対して、より重点を置きます。そして、全ての弱学習器の予測が組み合わされ、一つの最終的な予測が得られます。
この勾配ブースティングのアプローチが、決定木を弱学習器として使用した場合、特に効果的です。なぜなら、決定木はデータの非線形な関係を捉えるのが得意で、各決定木がデータの異なる側面に焦点を当てることで、多くの場合、全体の性能が向上するからです。
バギング
バギング（Bagging: Bootstrap Aggregatingの略）は、複数の決定木を訓練し、それらの結果を組み合わせることで、一つの最終的な予測を行うアンサンブル学習の一種です。バギングの目的は、各決定木のバリアンス（分散）を減らし、過学習を防ぐことです。バギングを使用することで、一般的にモデルの性能が向上し、より安定した予測が得られます。
アンサンブル学習には、バギングの他にもいくつかの主要なアプローチがあります。
ブースティング (Boosting): これは、弱学習器を逐次的に訓練し、それらを組み合わせて強力なモデルを構築するアプローチです。各弱学習器は、前の学習器が誤分類したデータポイントに対して、より重点を置きます。有名なブースティングアルゴリズムには、Adaboost、勾配ブースティング、XGBoostなどがあります。
スタッキング (Stacking): これは、複数の異なるモデルを訓練し、それらの予測を入力として、別のモデル（メタモデル）を訓練するアプローチです。これにより、各モデルの予測の強みを組み合わせ、全体的な性能を向上させることができます。
ランダムフォレスト (Random Forest): これは、バギングの特殊なケースで、決定木を弱学習器として使用し、各ノードでランダムな特徴のサブセットを考慮するアプローチです。
投票分類器 (Voting Classifier): これは、複数のモデルを訓練し、それらの予測を投票により組み合わせるアプローチです。投票は、"ハード"投票（各モデルのクラス予測の多数決）または"ソフト"投票（クラス確率の平均）で行うことができます。
ブースティング
決定木:
決定木は、データを分類または回帰するための木構造のモデルです。
木の各ノードで特定の特徴に関する判断を行い、それに応じてデータを分割します。
木の葉（末端のノード）で最終的な出力やクラスラベルを予測します。
一般に、過学習になりやすく、データの小さな変化に敏感であるため、ランダムフォレストのようなアンサンブル手法でこの欠点を補うことが多い。
勾配ブースティング木:
勾配ブースティング木は、複数の決定木を逐次的に構築するアンサンブル手法です。
各ステップで新しい決定木が前のステップの誤差を補正するように学習されます。
補正は、残差（真の値と予測値の差）を利用して行われ、これを「勾配」として解釈するため「勾配ブースティング」と呼ばれます。
通常、浅い決定木（例：深さ3など）が使用されることが多い。これは、浅い木を多数組み合わせることで、過学習を防ぎつつ高い予測性能を持つモデルを構築するためです。
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