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XGboostは「eXtreme Gradient Boosting」の略で2014年に発表された手法です。 勾配ブースティングと呼ば... XGboostは「eXtreme Gradient Boosting」の略で2014年に発表された手法です。 勾配ブースティングと呼ばれるアンサンブル学習と決定木を組み合わせた手法で非常に高い汎化能力を誇ります。 アンサンブル学習とは、弱学習器（それほど性能の高くない手法）を複数用いて総合的に結果を出力する方法で、バギングとブースティングというタイプがあります。 バギングは弱学習器を並列に使うイメージ。決定木とバギングを組み合わせたのがランダムフォレストです。 ランダムフォレストの簡単なイメージが以下 並列に決定木モデルを扱ってそれぞれのモデルの結果を総合的に判断します。 一方でブースティングは弱学習器を直列に使います。 ブースティングと決定木を組み合わせたのがXGboostなのです。 最初の学習器で上手く分類・推定できなかった部分に対して重みを付けて次の弱学習器で学習を行います。 そうす
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