【G検定】ブースティング
2024年6月29日
ブースティング ブースティングは、機械学習の分野で広く使用される強力なアンサンブル学習の手法です。この技法は、複数の弱い学習モデル（弱識別器）を組み合わせて、より強力で精度の高いモデル（強識別器）を作り出すことを目的とし […]
【G検定】多クラス分類
2024年6月29日
多クラス分類 二値分類から多クラス分類へ 機械学習の分類問題において、最も基本的なものは二値分類（バイナリ分類）です。例えば、メールが迷惑メールかどうかを判断する問題がこれに当たります。この場合、ロジスティック回帰という […]
【G検定】重回帰分析
2024年6月29日
重回帰分析 重回帰分析とは 重回帰分析は、複数の説明変数（独立変数）を使って、目的変数（従属変数）を予測する統計的手法です。これは、単回帰分析を拡張したものと考えることができます。 単回帰分析では、1つの説明変数から目的 […]
【G検定】勾配ブースティング
2024年6月29日
勾配ブースティング ブースティングの基本概念 勾配ブースティングは、機械学習の分野で非常に強力な予測手法として知られています。この手法を理解するためには、まずブースティングという概念を把握する必要があります。ブースティン […]