勾配ブースティング

ブースティングとは弱学習器(性能があまりよくない学習器)を順番に学習していき、前の学習器が誤分類したデータを優先的に正しく分類できるように重みを加味していく手法です。

勾配ブースティングは各データの出力と予測の差をまとめた目的関数を最小化するために勾配降下法を用いた手法です。

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クイズ

以下の文章を読み、空欄（ア）~（イ）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。（ア）は、Boostingにおいて各モデルの最適化に勾配降下法を用いる手法である。近年では（ア）のより高速な実装として（イ）が有名である。

（ア）Gradient Boost（イ）XgBoost
（ア）Adam（イ）AdaBoost
（ア）勾配降下法（イ）確率的勾配降下法
（ア）AlphaGO（イ）AlphaGO Zero

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解説を見る
ブースティングの種類には、勾配ブースティング（Gradient Boosting）、AdaBoost、XgBoostなどがあります。勾配降下法を用いるものは勾配ブースティング（Gradient Boosting）です。勾配ブースティング（Gradient Boosting）の高速な実装としてXgBoostなどがあります。（参考: G検定公式テキスト第2版第4章 4-1 P126-127) （参考：G検定公式テキスト第1版 P100）
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