“ここでキーとなることは、これらの新しいカテゴリ変数は、GBDTに投入した変数の交互作用を加味した情報を持っているという事です。 ” https://github.com/dmlc/xgboost/ R-package/demo/predict_leaf_indices.R, python-package/xgboost/sklearn.py apply

somemo のブックマーク 2018/09/10 01:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/240035710/comment/somemo" data-user-id="somemo" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/www.housecat442.com/?p=480" data-original-href="http://www.housecat442.com/?p=480" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=http%3A%2F%2Fwww.housecat442.com%2F%3Fp%3D480" data-user-icon="/users/somemo/profile.png">Gradient Boosting Decision Treeでの特徴選択 in R | 分析のおはなし。</a><br><p style="clear: left">“ここでキーとなることは、これらの新しいカテゴリ変数は、GBDTに投入した変数の交互作用を加味した情報を持っているという事です。 ” <a href="https://github.com/dmlc/xgboost/" target="_blank" rel="noopener nofollow">https://github.com/dmlc/xgboost/</a> R-package/demo/predict_leaf_indices.R, python-package/xgboost/sklearn.py apply</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/somemo/20180910#bookmark-240035710"><span class="datetime-body">2018/09/10 01:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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www.housecat442.com2015/01/25

Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)を勉強したので、その概要とRでのパッケージの簡単な使い方を乗っけておきます。 1. そもそもGBDTってなんだよっていう話。単純に言えば、複数の決定木を作成して、集団で...

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