AI用語集

人工知能の完全辞典

236

カテゴリ

3,245

サブカテゴリ

39,334

用語

ブースティングにおける学習インスタンスとモデルへの重み割り当てのメカニズムで、各反復で誤分類されたインスタンスの重みが増加する。

各モデルが逐次的に訓練され、前のモデルの性能を考慮して系統的な誤差を修正する学習パラダイム。

勾配ブースティングの技術で、各新しいモデルは元のターゲットではなく、前のアンサンブルモデルの残差（誤差）を予測するように訓練される。

決定木を弱学習器として使用するブースティングの特定の応用で、非線形回帰および分類問題に特に効果的。

縮小法、サブサンプリング、L1/L2ペナルティなどの技術の集合で、ブースティングモデルの複雑さを制御し、過学習を防止し汎化性能を向上させる。

指数関数、ロジスティック関数、フーバー関数などの特定の損失関数を反復的に最小化する数学的プロセスで、ブースティングモデルの逐次学習を導く。

確率的サブサンプリングで選択されなかったインスタンスを内部検証セットとして使用するブースティングモデルの評価方法。

🔍