アンサンブル

ランダムフォレスト（Random Forest）は、Breiman（2001）に...

テーブル形式のデータで「とにかく精度の出る予測モデルが欲しい」と思ったとき、多く...

「このローン審査はなぜ否決されたのか」「このモデルはなぜこの患者を高リスクと判定...

勾配ブースティング（Gradient Boosting）は、複数の弱学習器を逐次...

決定木（Decision Tree）は、「もし特徴量 $x_1$ が閾値 $t$...

ランダムフォレストが「多数の木の平均」でバリアンスを下げるのに対し、勾配ブーステ...

機械学習において、単一のモデルでは高いバリアンス（分散）を持つ不安定な予測器（例...

アンサンブル学習の代表的手法の1つである AdaBoost（Adaptive B...