【kaggle】ベイズ最適化とXGBでtitanicの予測問題を解く|python
今回はハイパーパラメータのチューニング手法の一つである、ベイズ最適について解説いたします。 グリッドサーチやランダムサーチに比べて、短い時間で最適なパラメータを発見できるとされています。…
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勾配ブースティング決定木(GBDT)の仕組みと数学的背景をわかりやすく解説。ランダムフォレストとの違いや、XGBoostとLightGBMの特徴・使い分けまで網羅しています。アンサンブル学習の基礎からアルゴリズムの理論を深めたい方に最適です。