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01 ·機械学習の基礎·無料·論文·14分で読めます 決定木と勾配ブースティング — 表データ最強の座は今も XGBoost: A Scalable Tree Boosting System 行と列でできた「表」のデータでは、いまも決定木を束ねた勾配ブースティングが第一候補です。分岐の直感からアンサンブル、XGBoost/LightGBMの中身、そしてニューラルネットが表データで勝ちきれない理由までを、前提知識ゼロから積み上げます。 02 ·時系列データ系·★ 会員·論文·13分で読めます 時系列にTransformerは効くのか — 論争と実務の答え Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? 1層の線形モデルが当時の時系列Transformer群を上回った2022年の論争から、パッチ化で反撃したPatchTST、軸を転置したiTransformerまで。原因は注意機構ではなくトークンの切り方でした。それでも実務のコンペを勾配ブースティングが取り続ける理由も、データの形の違いから説明します。