「いちばん大切なことは、目には見えない」重要なことを見極めるため知識体系情報サイト
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![Gradient Boosting や XGBoostについて調べたことをまとめました． Gradient Descent や Newton法と絡めて説明していきたいと思います． 目次 Boosting Gradient Descent (Steepest Descent) Gradient Boosting Regression Tree Gradient Tree Boosting Learning rate Newton Boosting XGBoost Generalization Error Conclusion Reference Boosting Boostingとは，ランダムより少し良い程度の”弱い”学習アルゴリズムを使って， そのアルゴリズムよりも”強い”学習アルゴリズムをつくることです． イメージとしては，弱い学習アルゴリズムを”boost”してあげる感じでしょうか． そもそもそんなことって理論的に可能なの？という問いからBoostingの歴史が始まったわけですが， Boostingが可能であることは，1989年にRobert E. Schapire大先生によって PAC Learningという枠組みで実際にBoostingを行うアルゴリズムを示す形で証明されました[1]． Boostingのアルゴリズムで大きな成功を収めたもののひとつが，[2]で提案されたAdaBoostで 以降のBoostingアルゴリズムはAdaBoostに大きな影響を受けています． なんとなくBoostingと言えば逐次的に学習器を構築して，その和をとる， というようなイメージがありますが，それもAdaBoost由来だと思います．たぶん． $t$ 回目の反復で”弱い”学習アルゴリズムにより構築された学習器(弱学習器)を $f_t$とすると， よく使われているBoostingアルゴリズムのほとんどは次のような形で表されます． $$F_T(x)=\sum_{t=1}^{T}\alpha_t f_t(x)$$ ここで $F_T(x)$ がBoostingアルゴリズムの出力で，$\alpha_t$ は適当に設定された係数です． Gradient Descent (Steepest Descent) Gradiet Boostingの説明をする前に Gradiet Boosting非常に関連の強いGradient descent (勾配降下法)に触れておきます． Steepest Descent (最急降下法)とも呼ばれているアレです．](/assets/img/1628032138.jpg)
