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XGBoostで木を取り出す時

yusuke_nagayama

総合スコア13

XGBoost

XGBoostは、アンサンブル学習と決定木を組み合わせた手法です。弱学習器の構築時に、以前構築された弱学習器の結果を用いて弱学習器を構築。高度な汎化能力を持ち、勾配ブースティングとも呼ばれています。

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投稿2022/01/02 06:54

XGBoostでgraphvizで気を取り出しています。
tree1,2,3,,,,とありますが、acuracyが1番高い木を取り出すことは可能なのでしょうか。

それともXGBoostは多くの木で評価している為、1番正答率の高い木を取り出したいという考え自体が間違っているのでしょうか。

御教示いただけたら幸いに存じます。

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自己解決

自己解決しました。考え自体が間違っていました。

投稿2022/04/09 10:17

yusuke_nagayama

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