G検定カンペ用語集

自分用G検定用チートシート。

2024年02月


Light Gradient Boosting Machine の略。
機械学習における教師あり学習のアルゴリズムのひとつ。
勾配ブースティングを使用した、決定木による手法。
「Light」=軽い、高速であることが特徴。XGBoostよりも高速。
大規模データの分析にも適している。

XGBoostなどの決定木手法では、「leaf Wise」という学習方法を使用し、階層ごとに分岐させる。
ひとつの階層の分岐がすべて終わってから次の階層へ進むため、時間がかかっていた。

Light GBMは、分岐が必要なくなった葉の計算は行わず、重要であると判断された葉ごとの学習のみを行うため、高速である。





アンサンブル学習のひとつ。
ブースティングと決定木を組み合わせた手法。
勾配ブースティング回帰木とも。
回帰と分類のどちらでも使用できる。
浅い決定木を複数作成し、ブースティングを行って性能を向上させる。
正しく設定すればランダムフォレストよりもよい性能を示す。
欠点は、パラメータ設定に敏感であること。












弱学習器を1つずつ順番に構築していき、新しい弱学習器の構築には以前構築された弱学習器の結果を利用する手法であるブースティングのひとつ。
勾配ブースティングは、各データの出力と予測の差をまとめた目的関数を最小化するために、勾配降下法を使用する。












多数のクラスを分類する手法。
画像に移った動物を、犬、猫、クマ、に分けるなど。









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