勾配ブースティングは、複数の弱い予測モデル (通常はデシジョン ツリー) を組み合わせて強力な予測モデルを構築するアンサンブル学習アルゴリズムです。この方法の核心は、損失関数を最適化することでモデルの複雑さを徐々に高め、それによって予測の精度を向上させることです。勾配ブースティングを使用して、回帰および分類の問題を解決できます。

この概念は、1999 年にジェローム H. フリードマンによって初めて提案されました。彼は、さまざまな損失関数を処理するために、勾配降下の考え方をブースティング アルゴリズムに導入しました。彼の論文では「貪欲な関数近似: 勾配ブースティング マシン「勾配ブースティング アルゴリズムの原理と応用が詳細に説明されています。

勾配ブースティングでは、二乗誤差、絶対誤差、クロスエントロピーなどの微分可能な損失関数を使用できるため、指数損失関数に基づく他のアルゴリズムよりも柔軟性と汎用性が高くなります。デシジョン ツリー、ニューラル ネットワーク、サポート ベクター マシンなど、あらゆるタイプの基本学習器を使用でき、アルゴリズムの多様性と能力が向上します。学習率、反復回数、ツリーの深さなどのパラメーターを調整することで、勾配ブースティングはモデルの複雑さと過学習を制御し、アルゴリズムの安定性と制御性を向上させることができます。

勾配ブースティング技術は、製造、医療診断、製品設計、故障診断、品質検査などの分野で広く使用されています。