前回は、CARTについてまとめてみましたが、ブースティングの中では勾配ブースティング(gradient boosting)が特によく用いられます。 【木１＋残差→木１＋木２＋残差】 と残差について（小さな）木を次々に適用していく（Gradient）モデルです。 残差は連続数…

決定木：Decision treeは2種類 分類木：Classification Tree（目的変数がカテゴリー変数） 回帰木：Regresion Tree （目的変数が連続変数） これら決定木を用いた分析が Classification and Regression Tree: CART分析と呼ばれます。 色々な解析方法がありま…

Rの場合は、 > install.packages("xgboost") のみでいいので簡単ですが、 PythonはHPに書いてある通りにしても全くうまくいきませんでした。 最終的には、カルフォルニア大学のHPから、 非公式のバイナリ―ファイルをダウンロードし、 > pip install ダウンロ…