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【2020年GW】今すぐ無料でAI・機械学習が学べる学習コンテンツ11選 | Ledge.ai
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catboostの推論の仕組みを理解する (1/2)｜Yotaro Katayama
この記事の目的catboostというライブラリがあります。GBDT(Gradient Boosting Decesion Tree )という決定木をアンサンブルする方式の識別モデルを学習するものです。同様のライブラリは他にはXGBoostやLightGBMなどが有名です。 GBDTって何やっているの？というのは以下のXGBoostのドキュメントの画像がわかりやすいです。要は、複数の決定木が存在していて、その結果をあわせて結果を決定（アンサンブル）しているわけです。学習に応じて徐々に木を追加していくのですが、どうやって新しい木を追加していくかのやり方に、「Gradient Boosting」という手法を使っている、というイメージです。catboostは、カテゴリカル変数の扱いに新しい手法を導入していて、論文にもなっています。catboostの"cat"はcatgoryの"cat"なのですね（
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