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勾配ブースティングアンサンブル
勾配ブースティングは、2001年にジェローム・フリードマンによって導入されたアンサンブル手法であり、逐次的に浅い決定木を追加することで強力な予測モデルを構築します。各決定木は、前のアンサンブルの誤差を修正します。この問題を関数空間における勾配降下法として定式化することにより、表形式データにおける分類、回帰、ランキングタスクで最先端の精度を達成します。
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出典
- Friedman, J. H. (2001). Greedy function approximation: A gradient boosting machine. Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
- Friedman, J. H. (2002). Stochastic gradient boosting. Computational Statistics and Data Analysis, 38(4), 367–378. DOI: 10.1016/S0167-9473(01)00065-2 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Gradient Boosting Machine (Ensemble of Additive Decision Trees). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/ensemble-gradient-boosting
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