勾配ブースティングとは
勾配ブースティング (Gradient Boosting) は、複数の弱学習器（通常は決定木）を組み合わせて強力な予測モデルを構築するアンサンブル学習手法の一つです。勾配ブースティングは、過去の学習器の誤差に基づいて、新しい学習器を順番に構築していきます。
具体的な手順は以下の通りです：
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最初の学習器は、データ全体に対して単純なモデル（たとえば、定数）を適用して初期予測を行います。
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次に、誤差を最小化する方向に向かって新しい学習器を構築します。この際、目的関数の勾配を使って、現在の予測値と実際の値との間の誤差を測定します。
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新しい学習器は、誤差を最小化するようにフィットさせられ、学習率（learning rate）によってその寄与を制御します。通常、学習率は0から1の間の値を取ります。
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各ステップで構築された学習器は、以前の学習器と組み合わされて、最終的な予測を行うためのモデルを形成します。通常は、全ての学習器の予測の加重平均が取られます。
勾配ブースティングは、過学習に強いという特徴があり、適切にチューニングされた場合には非常に高い予測性能を発揮します。代表的な勾配ブースティングの実装には、XGBoost、LightGBM、CatBoostなどがあります。これらの実装は、効率的で高速な学習を実現し、さまざまな種類のデータに対して適用できます。