「【検証】勾配決定木で『相関の強いデータ(多重共線性)』を使うと、線形回帰の様な不都合は起きるのか？？｜へちやぼらけ（データサイエンスYouTuber）」

お疲れ様です。東京で仕事をしているものです。へちやぼらけと申します。(統計学・機械学習に関する動画も投稿している、所謂YouTuberです。笑) へちやぼらけwww.youtube.com 今回は、タイトルの通りです。勾配決定木で相関の強いデータ(多重共線性)を説明変数に使うと、線形回帰の様な「回帰係数が安定しない的」な不都合は起きるのか？？　これについて、検証していきたいと思います。 始めに結果を言えば、不都合起きます。予測のタスクでは問題無いですが、変数重要度が”ブレブレ”になることがわかりました。なので、勾配ブースティングをする際も、説明変数のチェックをする

note.com

Webページ

コンテンツ文字数：0 文字

見出し数（H2/H3タグ）：0 個

閲覧数：101 件

2021-12-08 11:08:53

オリジナルページを開く

B!