AI用語集
人工知能の完全辞典
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古典的な決定木
特徴量空間を分割するために決定ルールを使用する基本的なツリー構造。
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ランダムフォレスト
バギングに基づくアンサンブル学習法。ランダムな部分サンプルで学習した複数の決定木を組み合わせて利用する。
1 用語
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勾配ブースティングマシン
逐次アンサンブル技術で、前のモデルの誤りを修正するために弱学習器を構築する。
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XGBoost
正則化と並列化による最大限のパフォーマンスを実現する最適化された勾配ブースティングの実装。
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LightGBM
高速化のためにリーフグロースとヒストグラムサンプリングを使用する勾配ブースティングフレームワーク。
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CatBoost
カテゴリ変数の自動処理に特化した勾配ブースティングアルゴリズム
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アダブースト
困難なサンプルに重み付けすることで、パフォーマンスを反復的に改善する適応的ブースティング法。
9 用語
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バギング
ブートストラップ集約技術。異なるブートストラップサンプルで訓練された複数のモデルを組み合わせる手法。
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エクストラツリー
ランダムな分割閾値を使用して分散を低減しトレーニングを高速化する、極めてランダム化されたツリー。
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スタッキング
複数のモデルの予測を、重み付けを学習するメタモデルを介して組み合わせるアンサンブル学習手法。
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枝刈り技術
木の複雑さを低減させ、過学習を避け、汎化性能を向上させるための手法。
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CART木
分類にはジニ指数を、回帰には二乗誤差を使用する分類および回帰木
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ID3およびC4.5決定木
情報利得と利得比に基づいて決定木を構築する歴史的アルゴリズム
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木における特徴量の重要度
不純度の削減または置換に基づく変数の重要度評価方法
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アイソレーションフォレスト
ランダムツリーを使用して異常な観測値を効率的に分離する異常検知アルゴリズム。
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