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-
Gradient Boosting と XGBoost
Gradient Boosting や XGBoostについて調べたことをまとめました． Gradient Descent や Newton法と絡めて説明していきたいと思います． 目次 Boosting Gradient Descent (Steepest Descent) Gradient Boosting Regression Tree Gradient Tree Boosting Learning rate Newton Boosting XGBoost Generalization Error Conclusion Reference Boosting Boostingとは，ランダムより少し良い程度の”弱い”学習アルゴリズムを使って， そのアルゴリズムよりも”強い”学習アルゴリズムをつくることです． イメージとしては，弱い学習アルゴリズムを”boost”してあげる感じでしょうか．
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6 Predictive Models Models Every Beginner Data Scientist should Master
Tianqi Chen
