GBDTのハイパーパラメータの意味を図で理解しつつチューニングを学ぶ - まずは蝋の翼から。
この記事は何か lightGBMやXGboostといったGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)系でのハイパーパラメータを意味ベースで理解する。 その際に図があるとわかりやすいので図示する。 なお、ハイパーパラメータ名はlightGBMの名前で記載する。XGboostとかでも名前の表記ゆれはあるが同じことを指す場合は概念としては同じ。ただし、アルゴリズムの違い（Level-wiseとLeaf-wise）によって重要度は変わるし、片方にのみ存在するハイパーパラメータもあるので注意。 lightgbm.readthedocs.io また、記事の構成などは以下を大いに参考にさせていただいた。 nykergoto.hatenablog.jp 網羅的には以下の記事もよさげ qiita.com この記事は何か そもそもGBDTとは ハイパーパラメータ どのような決定木
XGBoost論文を丁寧に解説する(2): ShrinkageとSubsampling - Qiita
はじめに 第1回の記事で原著論文に沿ってXGBoostの基本事項を学習しました。（論文の2.2まで） 第2回は論文読みをさらに進めていきます。 特に勾配ブースティング法で用いられる学習率の概念をXGBoostにもそのまま適用します。学習率とラウンド数のトレードオフについて説明し、この二つのパラメータはチューニングすべきではないことを記述しました。 勾配ブースティング法とその進化版としてのXGBoost（2章） 正則化項$\Omega$(※) 前回 過学習防止のためのテクニック [今回] 木分割のアルゴリズム（3章） オンメモリ処理のための近似手法(※) スパースなデータへの対応 (※) NaNデータへの対応(※) スケールアウトのためのシステムデザイン（4章） 並列処理（＋α？未読） 評価（6章） （※がXGBoostとしての特徴） しっかり読むと結構分量が多いですが、できるだけ読み進めて
Why does xgboost produce the same predictions and nan values for features when using entire dataset?
XGBoostの主な特徴と理論の概要 - Qiita
はじめに 前回の記事では，DMLCが提供するXGBoostパッケージを用いて，Boosted treesの実装をRを用いて行いました． 本記事ではXGBoostの主な特徴と，その理論であるGradient Tree Boostingについて簡単に纏めました． XGBoostを導入する場合や，パラメータチューニングの際の参考になればと思います． Boosted treesは，Gradient BoostingとRandom Forestのアルゴリズムを組み合わせたアンサンブル学習となります． Boosted treesの予測精度はRandom Forestsよりも向上しますが，チューニングが必要なパラメータが複数存在します． 一方，Random Forestsはチューニングが不要なのですが，学習データに依存しやすく，過学習となりやすいです． What is better: gradient-
Pythonでデータ分析：XGboost - データサイエンティスト(仮)
導入 前回、アンサンブル学習の方法の一つであるランダムフォレストについて紹介しました。 tekenuko.hatenablog.com 今回は、XGboostと呼ばれる、別の方法がベースになっているモデルを紹介します。 XGboostとは XGboostは、アンサンブル学習がベースになっている手法です。 アンサンブル学習は、大きく2通りの方法があります。一つはバギングと呼ばれ、復元抽出によってたくさんモデルを作成し、それらを平均化する手法です。各モデルが無相関であれば、平均化によりモデルの平均誤差が1 / （モデルの数）になります。ランダムフォレストは、このバギングがベースになっています。ただし、各決定木ができるだけ独立になるよう、使う変数群もランダム抽出するなどの工夫がなられています。前回は、過学習気味である結果はあまり解消できませんでしたが、高い精度を持つモデルが構築できたのでした。
XGBoostの概要 - ともにゃん的データ分析ブログ
XGBoostの凄さに最近気がついたので、もうちょっと詳しく知りたいと思って以下の論文を読みました。 XGBoost: A Scalable Tree Boosting System せっかくなので、簡単にまとめてみたいと思います。。。と思っていたら結構な量になってしいました。 何か間違い等がありましたらコメントをしていただくか、@kefism へ連絡をしてくださると嬉しいです。 XGBoostとは 基本的に内部で行われていることは決定木を複数個作るということです。しかし、その作り方に特徴があります。 ここで記号を定義しておきましょう。 説明変数を次元として、目的変数を、とします。ここではデータの数です。またデータに対する予測値をとします。 まず決定木を１つ構築します。するとその決定木を使用して予測ができるようになります。１つ目の決定木から得られるデータに対する予測値をとしましょう。このと
Santander Product RecommendationのアプローチとXGBoostの小ネタ
Jack (Japan)
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XGBoost for time series: lightGBM is a bigger boat!