Fugu-MT 論文翻訳(概要): Understanding Gradient Boosting Classifier: Training, Prediction, and the Role of $γ

論文の概要: Understanding Gradient Boosting Classifier: Training, Prediction, and the Role of $γ_j$

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05623v1
Date: Wed, 23 Oct 2024 07:28:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 17:38:51.411767
Title: Understanding Gradient Boosting Classifier: Training, Prediction, and the Role of $γ_j$
Title（参考訳）: 勾配ブースティング分類器の理解:$γ_j$の訓練・予測・役割
Authors: Hung-Hsuan Chen,
Abstract要約: Gradient Boosting (GBC) は、二項分類のための機械学習アルゴリズムである。本論文は,終端ノード値の計算に焦点をあてて,トレーニングと予測のプロセスを説明する。私たちは、読者が理解できるように、付録にステップバイステップの例を提供します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.44755919161855
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Gradient Boosting Classifier (GBC) is a widely used machine learning algorithm for binary classification, which builds decision trees iteratively to minimize prediction errors. This document explains the GBC's training and prediction processes, focusing on the computation of terminal node values $\gamma_j$, which are crucial to optimizing the logistic loss function. We derive $\gamma_j$ through a Taylor series approximation and provide a step-by-step pseudocode for the algorithm's implementation. The guide explains the theory of GBC and its practical application, demonstrating its effectiveness in binary classification tasks. We provide a step-by-step example in the appendix to help readers understand.
Abstract（参考訳）: Gradient Boosting Classifier (GBC)は、二分分類のための機械学習アルゴリズムで、予測エラーを最小限に抑えるために反復的に決定木を構築する。この文書はGBCのトレーニングと予測プロセスを説明し、ロジスティック損失関数の最適化に不可欠である端末ノード値$\gamma_j$の計算に焦点を当てている。テイラー級数近似を用いて$\gamma_j$を導き、アルゴリズムの実装のためにステップバイステップの擬似コードを提供する。このガイドはGBCの理論とその実践的応用を説明し、バイナリ分類タスクにおけるその有効性を示す。私たちは、読者が理解できるように、付録にステップバイステップの例を提供します。

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