決定木の理論と実装 — エントロピー・ジニ不純度・情報利得
「この患者は病気かどうか」を判定するとき、医師は一連の質問を繰り返して診断を絞り...
決定木とランダムフォレストをわかりやすく解説
決定木（Decision Tree）は、「もし特徴量 $x_1$ が閾値 $t$...
Isolation Forestの理論と実装 — 木構造で異常を「分離」する
多くの異常検知手法は、まず「正常とはどういうものか」を学習し、そこから外れるもの...
勾配ブースティングとランダムフォレストの違いを徹底比較
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...
ランダムフォレストの理論と実装を解説
ランダムフォレスト（Random Forest）は、Breiman（2001）に...
勾配ブースティングの理論と実装 — XGBoost/LightGBMの数理
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...
Isolation Forestの理論と実装をわかりやすく解説
異常検知（Anomaly Detection）は、データの中から「通常とは異なる...