XGBoost論文を丁寧に解説する(1) - Qiita

テクノロジーカテゴリーの変更を依頼記事元:

qiita.com/triwave33

80 usersがブックマークコメント

コメント

0

記事へのコメント0件

注目コメント
新着コメント

新着コメントはまだありません。
このエントリーにコメントしてみましょう。

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

規約違反を報告

アプリのスクリーンショット

いまの話題をアプリでチェック！

バナー広告なし
ミュート機能あり
ダークモード搭載

アプリをダウンロード

関連記事

{{ total_bookmarks_with_user_postfix }}{{ root_title }}

XGBoost論文を丁寧に解説する(1) - Qiita

はじめに勾配ブーストを用いた決定木(GBDT)によるクラス分類や回帰はデータ分析コンペでも非常によく使... はじめに勾配ブーストを用いた決定木(GBDT)によるクラス分類や回帰はデータ分析コンペでも非常によく使われています。その中でも2016年に出されたXGBoostはLightGBMと並びよく使われている手法です。性能が良いことで有名なXGBoost, LightGBMですが、モデル内部でどのような処理が行われているかよくわかっていなかったので論文を読んでみました。式変形の省略が多く、またイメージしづらい箇所もあり、読みづらかったのですが一度イメージできれば割とあっさり理解できます。その体験を踏まえて、イメージ図を多く取り入れながらXGBoostの論文を（途中まで）丁寧に解説します。 XGBoost: A Scala ble Tree Boosting System 論文この記事で述べることデータの入出力 XGBoostの木構造損失関数とboosting 木構造の学習（spli

ブックマークしたユーザー

techtech05212024/03/11
Gln2023/02/18
japaneseanemonefish2022/10/24
turuhashi2021/01/02
kaz_hiramatsu2020/02/15
optputin2019/09/28
kmitsutani-work2019/09/10
brane-world2019/08/21
esuji52019/08/19
p_tan2019/08/14
takuya-a2019/08/12
misya9282019/08/12
mog90a82019/08/11
ohtaman2019/08/11
roja2villa2019/08/10
ayaniimi2132019/08/10
noritechi22019/08/10
RabbitBit2019/08/10

同じサイトの新着

同じサイトの新着をもっと読む

いま人気の記事

いま人気の記事をもっと読む

いま人気の記事 - テクノロジー

いま人気の記事 - テクノロジーをもっと読む

新着記事 - テクノロジー

新着記事 - テクノロジーをもっと読む

設定を変更しましたx