XGBoost 最終ガイド(パート1)

XGBoost 最終ガイド(パート1)

Photo by Sam Battaglieri on Unsplash

XGBoost(eXtreme Gradient Boostingの略)は、勾配ブースティング決定木の最適化された拡張可能な実装を提供するオープンソースのライブラリです。さまざまなソフトウェアおよびハードウェアの最適化技術を組み込んでおり、大量のデータに対処することができます。

XGBoostは、Tianqi ChenとCarlos Guestrinによって2016年に研究プロジェクトとして開発されました[1]。XGBoostは、構造化(表形式)データ上の教師あり学習タスクを解決するためのソリューションとして広く使用されています。多くの標準的な回帰および分類タスクで最先端の結果を提供し、多くのKaggleコンペティションの勝者は、勝利のソリューションの一部としてXGBoostを使用しています。

表形式のデータに対しては、深層ニューラルネットワークを使用しても大きな進歩がなされていますが、多くの標準ベンチマークではXGBoostや他のツリーベースのモデルにまだ劣っています[2, 3]。さらに、XGBoostはディープモデルよりもチューニングが少なくて済みます。

XGBoostの主なイノベーションは次のとおりです:

  1. 決定木の巧妙な正則化。
  2. 目的関数の最適化のための2次近似(Newtonブースティング)。
  3. 効率的な計算のための加重分位数スケッチ手順。
  4. 疎なデータを処理するための新しいツリー学習アルゴリズム。
  5. データの並列および分散処理のサポート。
  6. 外部メモリでのツリー学習のためのキャッシュアウェアブロック構造。

このシリーズの記事では、XGBoostを詳しく説明します。アルゴリズムの数学的な詳細、Pythonでのアルゴリズムの実装、XGBoostライブラリの概要、および実際の使用方法についても説明します。

このシリーズの初めの記事では、XGBoostアルゴリズムのステップバイステップの導出、疑似コードによるアルゴリズムの実装、そしておもちゃのデータセット上での動作の説明を行います。

この記事で説明されているアルゴリズムの説明は、XGBoostのオリジナル論文[1]と…

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