勾配ブースティングボンズカジノ 取引履歴
勾配ブースティング（GBDT）とは、ボンズカジノ 取引履歴をベースにしたアンサンブル学習法の一つです。ひとつ前のボンズカジノ 取引履歴が間違えた部分を補足するように新しいボンズカジノ 取引履歴の作成を繰り返し、予測モデルの精度を高めていく手法です。実際の値と予測値の誤差が小さくなるようにボンズカジノ 取引履歴を繰り返し作成していくため、従来のボンズカジノ 取引履歴分析と比べて高精度な予測を行うことができます。
手法について
目的変数とそれまでに作成したボンズカジノ 取引履歴による予測値の差を学習し、誤差少なくなるようボンズカジノ 取引履歴を直列に追加することで、それまでに作成したボンズカジノ 取引履歴の予測値より誤差が小さなっていきます。
ボンズカジノ 取引履歴を作成していくうちに予測値が目的変数と近づいてくるため、作成されるボンズカジノ 取引履歴の重みは徐々に小さく、精度が高い手法です。
勾配ブースティングボンズカジノ 取引履歴では、勾配降下法と決定木 ボンズカジノ キ、ブースティングの3つの手法が使用されます。
※勾配降下法：関数の傾きの最小を求めること
※ブースティング：アンサンブル学習の一つであり、弱学習器の誤差を順番に学習し最終的に高精度の強学習器を作ること
手順・式
勾配ブースティングボンズカジノ 取引履歴では、ボンズカジノ 取引履歴分析と同様に目的変数と複数の特徴量を用意する必要があります。
勾配ブースティングボンズカジノ 取引履歴の作成手順は以下の通りです。
(1)ランダムデータの抽出
用意したデータセットからランダムにサンプルを選択し、新たなデータセットを作成します。
(2)ボンズカジノ 取引履歴の作成
(3)誤差の算出
(2)で作成したボンズカジノ 取引履歴の予測値と実際の値の誤差を算出します。
(4)ボンズカジノ 取引履歴の再作成
(3)で算出した誤差をより小さくするボンズカジノ 取引履歴を作成し、アンサンブル学習を用いて新しい予測値を算出します。
(5)繰り返し行う
(2)~(4)までの工程を複数回行い、複数のボンズカジノ 取引履歴を作成します。
(6)最終的な予測値の算出
作成した複数のボンズカジノ 取引履歴の予測値をもとに最終的な予測値を算出します。
メリット・デメリット
【メリット】
①精度が高い
パラメータのチューニングを実施しなくても、一定の精度を出すことができます。
【デメリット】
①処理時間が長い
複数のボンズカジノ 取引履歴を作成するため、処理に時間がかかります。
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