Gradient Boostingについて

Gradient Boostingは、機械学習のアルゴリズムの一つで、弱い学習機（例: 決定木）を逐次的に訓練し、それらを組み合わせることで高い性能を持つ強い学習機を作成する方法です。

Gradient Boostingの仕組み

Gradient Boostingは、以下の手順で動作します：

1. 初期予測（例えば、データの平均値）を設定する。
2. 残差（実際の値と予測値との差）を計算する。
3. 残差に対して新しいモデルを訓練する。
4. 新しいモデルの予測を以前の予測に加えることで、全体の予測を更新する。
5. 上記の手順を指定された回数繰り返す。

Gradient Boostingの利点

Gradient Boostingは以下のような利点があります：

• 高い予測精度
• 特徴量の重要度を評価できる
• 過学習を抑えるための正則化項を持つ
• 欠損データの扱いが容易

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