勾配ブースティング決定木を理解する - hiyoko9t’s blog

本記事では、機械学習コンペなどでよく見られる勾配ブースティング決定木(gradient boosting decision tree)を説明します。勾配ブースティング決定木は、MNISTデータに対して、ニューラルネットの最高精度と同等の精度を出したり、また高速な実装xgboostなどで有名な手法です。ライブラリを使用している方も多いと思いますが、意外とどのような構造になっているかを知らない人もいるかもしれません。 そこで、本記事では、決定木とは何か、というところから始めて、アンサンブル学習、勾配ブースティング決定木について見ていきます。 決定木 情報利得 アンサンブル学習 バギング ブースティング 勾配ブースティング決定木 各反復での訓練 モデルの複雑性 最適解の導出 実装例 まとめ 参考 決定木 決定木(decision tree)は、データに対して一連の質問を与えることによって、目標に

[shogo_okamoto]

gradient boosting

[phmpk]

真っ正直にやると、xgboostの速度は出ない気がするが、どうやって実装されてるんだろ