勾配ブースティング ツリー アルゴリズムの基本原理

勾配ブースティング ツリーは、デシジョン ツリー モデルを反復的にトレーニングし、複数のデシジョン ツリー モデルに重みを付けて融合して、より強力な分類または回帰モデルを構築するアンサンブル学習アルゴリズムです。このアルゴリズムは加算モデルに基づいており、新しい決定木モデルはそれぞれ、以前のモデルの残差を最小限に抑えるように設計されています。最終モデルの予測結果は、すべての決定木モデルの加重平均です。勾配ブースト ツリーは、精度と堅牢性が高いため広く使用されています。

具体的には、勾配ブースト ツリーの原理は次のとおりです。

まず、勾配ブースト ツリーの原理は次のとおりです。 、トレーニング データ セットはトレーニング セットと検証セットに分かれています。トレーニング セットを使用して、基本デシジョン ツリー モデルを初期モデルとしてトレーニングします。

まず、トレーニング セットの残差、つまり真の値と予測値の差を計算します。次に、残差を新しいターゲット変数として使用して、その上で新しいデシジョン ツリー モデルをトレーニングします。最後に、新しいモデルが初期モデルと重み付けされて融合されます。

まず、初期モデルと新しいモデルの予測結果の重み付け融合を実行して、新しい予測結果を取得します。次に、新しい予測と真の値の間の残差を計算し、その残差を新しいターゲット変数として使用します。次に、この新しいターゲット変数を使用して新しいデシジョン ツリー モデルをトレーニングし、前のモデルと重み付けされた融合を実行します。このようにして、予測モデルを継続的かつ反復的に改善して、より正確な予測結果を得ることができます。

4. 所定の反復回数に達するか、検証セットでのモデルのパフォーマンスが低下し始めるまで、上記の手順を繰り返します。

5. 最後に、複数の決定木モデルの予測結果が重み付けされて融合され、最終的な予測結果が得られます。

勾配ブースティング ツリーでは、新しいデシジョン ツリー モデルはそれぞれ以前のモデルに基づいてトレーニングされるため、新しいモデルはそれぞれ以前のモデルの誤差を修正します。このようにして、複数の反復を通じて、勾配ブースティング ツリーはモデルのパフォーマンスを継続的に向上させることができ、それによってより良い分類または回帰結果が得られます。

特定の実装では、勾配ブースティング ツリーは通常、勾配降下法を使用してモデル パラメーターを最適化します。具体的には、損失関数の負の勾配を計算することによってモデルのパラメーターを更新し、それによって損失関数を最小化することができます。分類問題では、通常、クロスエントロピー損失関数が使用され、回帰問題では、通常、二乗損失関数が使用されます。

勾配ブースティング ツリーの利点は、データの過剰な前処理を必要とせず、欠損値や離散特徴を直接処理できることです。ただし、反復ごとに新しいデシジョン ツリー モデルをトレーニングする必要があるため、勾配ブースト ツリーのトレーニング速度は遅くなります。また、反復回数が多すぎたり、決定木が深すぎたりするとモデルが過学習してしまうため、一定の正則化処理が必要となります。

勾配ブースティング ツリーが早期に停止するかどうか?

勾配ブースティング ツリーでは、早期に停止することで過学習を回避し、モデルの汎化能力を向上させることができます。一般に、相互検証などの方法を通じて、早期に停止するための最適なラウンド数を決定できます。

具体的には、トレーニング データをフィッティングする際にテスト セットでのモデルのパフォーマンスが低下し始めていることが判明した場合は、オーバーフィッティングを避けるためにトレーニングを停止できます。さらに、より深いツリーを使用したり、より大きな学習率を使用したりすると、モデルが過学習になる可能性があり、この場合、早期に停止することによって一定の利点が得られます。

つまり、早期停止は勾配ブースティング ツリーにおける一般的な正則化方法であり、これは過学習を回避し、モデルの汎化能力を向上させるのに役立ちます。

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