機械学習– tag –

はじめに 機械学習の回帰モデルといえば、以下が有名です。 線形回帰 ランダムフォレスト XGBoost 一方で、ベイズ最適化を実装する場合、「ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression：GPR）」がよく利用されます。 なぜ GPR が選ばれるのか 理由は単純...

イントロダクション：「パラメータ調整の苦労」から解放される XGBoostのモデルを構築するとき、以下のような悩みを持ったことはありませんか？ 「max_depth をいくつにしよう？」 「learning_rate は 0.05？ 0.1？」 「subsample をどこまで下げるべき？...

イントロダクション：「黒い箱」の問題 XGBoostやランダムフォレストなどの機械学習モデルは、素晴らしい特性を持っています。 高精度な予測ができる 例えば、鋼板の製造条件（温度・圧力・流量）を入力すると、完成後の強度を95%の精度で予測できます。 ...