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ベイズ的XGBoost
ベイズ的XGBoostは、Extreme Gradient Boostingの予測力とベイズ最適化によるハイパーパラメータチューニングを組み合わせたものです。グリッドサーチやランダムサーチの代わりに、確率的サロゲートモデルが学習率、ツリーの深さ、正則化パラメータの最適化探索を導き、網羅的探索アプローチよりもはるかに少ない評価回数でほぼピークの性能を達成します。
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出典
- Chen, T. & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A Scalable Tree Boosting System. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
- Snoek, J., Larochelle, H. & Adams, R. P. (2012). Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 25, 2951–2959. link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian-Optimized Extreme Gradient Boosting. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-xgboost
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