勾配ブースティングの回帰には、どんなアルゴリズムがあるの？

2024年6月8日

勾配ブースティングの回帰には、いくつかの主要なアルゴリズムがあります。最も一般的なものは、以下の2つです。

1. 勾配ブースティングマシン (Gradient Boosting Machine, GBM):

   • 勾配ブースティングマシンは、勾配ブースティングの最も基本的な形式であり、決定木をベースとしたアンサンブル学習アルゴリズムです。GBMは、各ステージで前のステージの残差を最小化するように新しい決定木を追加します。一般的な損失関数としては、平均二乗誤差 (Mean Squared Error, MSE) や平均絶対誤差 (Mean Absolute Error, MAE) が使われます。

2. XGBoost (eXtreme Gradient Boosting):

   • XGBoostは、勾配ブースティングの拡張バージョンであり、高速で効率的な勾配ブースティングアルゴリズムです。XGBoostは、GBMよりも高速であり、さまざまな損失関数、正則化項、分割方法などのオプションを提供します。これにより、より高い予測性能を実現できます。

これらのアルゴリズムは、勾配ブースティングの回帰問題において広く使用されています。どちらのアルゴリズムも、高い予測性能を提供し、様々なタイプのデータに適用可能です。適切なアルゴリズムの選択は、データの性質や問題の要件に応じて行われます。