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アクティブラーニング勾配ブースティング
アクティブラーニング勾配ブースティングは、勾配ブーストツリーの強力な予測精度と、人間による注釈付けのために最も情報量の多いラベルなし例を選択するアクティブラーニングループを組み合わせたものです。モデルが最も不確実なインスタンスのみを問い合わせることで、受動的教師あり学習よりもはるかに少ないラベル付き例で高い精度を達成します。
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出典
- Settles, B. (2010). Active Learning Literature Survey. Computer Sciences Technical Report 1648, University of Wisconsin–Madison. link ↗
- Friedman, J. H. (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Active Learning with Gradient Boosting (Query-by-Committee / Uncertainty Sampling with Gradient Boosted Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/active-learning-gradient-boosting
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