XGBoostを試してみました。XGBoostとは勾配ブースティングとランダムフォレストを組み合わせたアンサンブル学習モデルのフレームワークです。アンサンブル学習は、複数の学習器を使用してそれらの予測結果を統合することで、汎化性能(精度)を向上させます。Kaggle内でも安定して良い精度を期待できるとして非常に多く使用されています。等でインストールしておきます。y_train)パラメータはいろいろチューニングできますが、今回は主要なパラメータの以下を設定しました。予測データを提出したところ、結果は「0.17018」で前回のランダムフォレストの「0.22419」から大幅に良くなりました。パラメータチューニング等すれば、まだまだ改善する余地はありそうですが、また今度に。XGBoostと並んでKaggleの上位ランカーもよく使用しているLightGBMについても気になるので今後試してみたいと思います。Code思考のサルベージ(その6)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!jspnetさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。