XGBoostを使うべき場面とは？

XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

Sergey Fogelson

Head of Data Science, TelevisaUnivision

XGBoostの適切な使用場面

  • 訓練サンプル数が多い場合
    • 訓練サンプル数が1000件以上かつ特徴量が100個未満
    • 特徴量数 < 訓練サンプル数
  • カテゴリ変数と数値変数が混在する場合
    • または数値変数のみの場合
XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

XGBoostを使うべきでない場面

  • 画像認識
  • コンピュータビジョン
  • 自然言語処理・理解
  • 特徴量数が訓練サンプル数を大幅に上回る場合
XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

練習しましょう！

XGBoost で学ぶ極限の勾配ブースティング

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