統計・機械学習 非常に強力な決定木のアンサンブル法ーランダムフォレストと勾配ブースティング決定木ー【Pythonプログラム付】
決定木は直感的にわかりやすい学習手法ですが，汎化性能が低い（バリアンスが高い）という欠点があります。そのため，複数の決定木を組み合わせて学習を行うアンサンブル学習が一般に用いられます。特に XGBoost や LightGBM は Kagg...
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統計・機械学習 決定木ー視覚的にわかりやすい分類・回帰手法！ー【Pythonプログラム付】
機械学習の回帰・分類手法の中でも，非専門家でも直感的にわかりやすい分類・回帰手法が決定木です。本記事では，CART(Classification and Regression Tree)と呼ばれる決定木のアルゴリズムについて解説します。
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統計・機械学習 サポートベクターマシン（Support Vector Machine）ー機械学習で非常に強力なクラス分類器！ー【Pythonプログラム付】
現在，AI技術の中心はビッグデータを活用した Deep Learning ですが，それ以前まではサポートベクターマシン（Support Vector Machine）が主流でした。工学分野では1万以下の少数データを用いる場面も多く，サポート...