勾配ブースティング モデルには、主に勾配ブースティング ツリーと勾配ブースティング マシンという 2 つのフィッティング方法が含まれています。勾配ブースティング ツリーは、一連の決定ツリーをトレーニングすることによって反復を繰り返して残留誤差を徐々に減らし、最終的に予測モデルを取得します。勾配ブースティング マシンは、モデルのパフォーマンスを向上させるために、線形回帰やサポート ベクター マシンなどの勾配ブースティング ツリーに基づいてさらに多くの学習器を導入します。これらの学習器を組み合わせることで、データの複雑な関係をより適切に捕捉できるため、予測の精度と安定性が向上します。
勾配ブースティング ツリーの概念と原理
勾配ブースティング ツリーは、デシジョン ツリーの誤差を反復的にトレーニングすることで残差誤差を削減するアンサンブル学習方法です。最終的な予測モデルを取得します。
勾配ブースティング ツリーの原理は次のとおりです。
モデルを初期化します。ターゲット変数の平均値を初期予測値として使用します。価値。
反復トレーニング: 一連の決定木を継続的に反復トレーニングすることにより、現在のモデルの残差がフィッティングされて、次のラウンドの予測モデルが取得されます。
モデルの更新: 現在のモデルの予測結果を真の値と比較して残差を取得し、その残差を次のトレーニング ラウンドのターゲット変数として使用して反復を継続します。トレーニング。
反復の終了: 事前に設定された反復回数に達するか、目的関数が収束したら、反復を停止し、最終的な予測モデルを取得します。
勾配ブースティング ツリーの鍵は、勾配降下法を使用して各反復でモデルのパラメーターを調整し、現在のモデルでの残留誤差を最小限に抑えることです。したがって、勾配ブースティング ツリーは、非線形関係と非定常データを効果的に処理できると同時に、過学習や過小学習の問題も回避できます。
勾配ブースティング マシンは統合学習手法であり、勾配ブースティング ツリーを拡張したもので、基本学習器としてデシジョン ツリーを使用できるだけでなく、他の種類の機械学習アルゴリズムも使用できます。線形回帰、サポートベクターマシンなどとして。
勾配ブースティング マシンの概念と原理
勾配ブースティング マシンの原理は勾配ブースティング ツリーと似ていますが、各ラウンドで反復、勾配ブースティング マシンは、モデルの残差を適合させるためにさまざまな学習器を使用できます。具体的には、勾配ブースティング マシンの原理は次のとおりです。
モデルを初期化します。ターゲット変数の平均値を初期予測値として使用します。
反復トレーニング: 一連の基本学習器を継続的に反復トレーニングすることにより、現在のモデルの残差がフィッティングされて、次のラウンドの予測モデルが取得されます。
モデルの更新: 現在のモデルの予測結果を真の値と比較して残差を取得し、その残差を次のトレーニング ラウンドのターゲット変数として使用して反復を継続します。トレーニング。
反復の終了: 事前に設定された反復回数に達するか、目的関数が収束したら、反復を停止し、最終的な予測モデルを取得します。
勾配ブースティング マシンの鍵は、各反復で現在のモデルの残差を適合させるために最適な基本学習器を選択することです。したがって、勾配ブースティング マシンは、さまざまな種類のデータや問題をより柔軟に処理でき、強力な一般化機能を備えています。
勾配ブースティング ツリーと勾配ブースティング マシンの違い
勾配ブースティング ツリーと勾配ブースティング マシンはどちらも勾配に基づくアンサンブル学習方法です。ブースティング アルゴリズム と異なり、主な違いは基本学習器の種類と数にあります。
勾配ブースティング ツリーは、基本学習器として決定木を使用し、各反復で現在のモデルの残差に適合するように決定木をトレーニングします。勾配ブースティング ツリーの利点は、実装と説明が簡単で、非線形関係と非定常データを処理できることですが、過剰適合やその他の問題など、デシジョン ツリー自体の制限を受ける可能性があります。
勾配ブースティング マシンは、線形回帰、サポート ベクター マシンなど、さまざまな種類の機械学習アルゴリズムを基本学習器として使用できます。反復の各ラウンドで、新しい基本学習器がトレーニングされて、現在のモデルの残骸。勾配ブースティング マシンの利点は、さまざまな種類のデータや問題をより柔軟に処理でき、強力な汎化能力を備えていることですが、勾配ブースティング ツリーと比較すると、より多くのコンピューティング リソースとより複雑な実装が必要になる場合があります。
したがって、勾配ブースティング ツリーを使用するか勾配ブースティング マシンを使用するかは、特定の問題に基づいて選択する必要があります。
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