ブースティングがベースラインモデルに適さない理由
ブースティングがベースラインモデルに適さない理由はいくつかあります。
- 計算コストが高い:
- ブースティングは、複数の弱学習器を順番にトレーニングしていく手法であり、各イテレーションで前のモデルの誤差を修正しようとするため、計算コストが高くなります。そのため、ベースラインモデルとして使用するには過剰な計算コストがかかる場合があります。
- 過学習のリスク:
- ブースティングは、複数のモデルを組み合わせて複雑なモデルを構築するため、過学習のリスクが高くなります。特に、データセットが小さくノイズが多い場合や、モデルの複雑さが高い場合には、過学習が問題となる可能性があります。
- ハイパーパラメータの調整が難しい:
- ブースティングは、多くのハイパーパラメータを持ち、その調整が比較的難しい場合があります。特に、学習率やツリーの深さなどのパラメータの適切な設定が重要であり、ベースラインモデルとして使用する際には、適切なハイパーパラメータの調整が必要となります。
- データに対する敏感さ:
- ブースティングは、各イテレーションで前のモデルの誤差を修正しようとするため、データセットの偏りや外れ値に対して敏感です。データに対する変動が大きい場合や、不均衡なクラス分布がある場合には、ブースティングが十分な性能を発揮しづらいことがあります。
これらの理由から、ブースティングは一般的にベースラインモデルとして使用されることは少なく、より計算コストが低く、過学習に対する抵抗力があるモデル（例えば、ランダムフォレスト）がより適しています。ブースティングは、ベースラインモデルとして使用するよりも、モデルの精度を向上させるための手法として適しています。