GBDTの仕組みと手順を図と具体例で直感的に理解する

LightgbmやXgboostを利用する際に知っておくべき基本的なアルゴリズム「GBDT」を直感的に理解できるように数式を控えた説明をしています。 対象者 GBDTを理解してLightgbmやXgboostを活用したい人 GBDTやXgboostの解説記事の数式が難しく感じる人 ※GBDTを直感的に理解してもらうために、簡略化された説明をしています。 GBDTのメリット・良さ 精度が比較的高い 欠損値を扱える 不要な特徴量を追加しても精度が落ちにくい 汎用性が高い（下図を参照） LightgbmやXgboostの理解に役立つ 引用元：門脇大輔、阪田隆司、保坂佳祐、平松雄司（2019）『Kaggleで勝つデータ分析の技術』技術評論社（230） GBDTとは G... Gradient(勾配) B... Boosting(ブースティング) = アンサンブル手法の1つ D... Decisio