勾配ブースティングとは？意味をわかりやすく簡単に解説

勾配ブースティングとは

勾配ブースティングは、機械学習における強力なアンサンブル学習手法の一つです。複数の弱い学習器を組み合わせることで、予測精度を向上させることを目的としています。特に、決定木を弱い学習器として使用する場合が多く、その高い性能から様々な分野で活用されています。

この手法の核心は、逐次的に学習器を追加し、前の学習器の誤差を補正していく点にあります。具体的には、各ステップで損失関数の勾配（傾き）を計算し、その勾配に基づいて次の学習器を学習させます。このプロセスを繰り返すことで、モデルは徐々に複雑さを増し、より正確な予測を行うことが可能になります。

勾配ブースティングは、回帰問題と分類問題の両方に対応できる汎用性の高いアルゴリズムです。ただし、過学習のリスクがあるため、適切なパラメータ調整や正則化が不可欠です。また、計算コストが高くなる傾向があるため、大規模なデータセットを扱う場合には注意が必要です。

勾配ブースティングの仕組み

「勾配ブースティングの仕組み」に関して、以下を解説していきます。

• 勾配降下法の適用
• 残差の学習

勾配降下法の適用

勾配ブースティングでは、モデル全体の予測誤差を最小化するために、勾配降下法が用いられます。勾配降下法は、関数（ここでは損失関数）の勾配の方向に沿ってパラメータを更新していく最適化アルゴリズムです。この方法を適用することで、モデルは徐々に最適な状態へと近づいていきます。

具体的には、各反復において、現在のモデルの予測値と実際の値との差（残差）を計算します。次に、この残差をターゲットとして、新しい学習器（通常は決定木）を学習させます。この新しい学習器は、残差を小さくするように予測を行うため、モデル全体の誤差を減少させる効果があります。

残差の学習

勾配ブースティングにおける残差の学習は、モデルの精度を向上させるための重要なステップです。各学習器は、前の学習器が残した誤差（残差）を予測するように学習します。このプロセスを繰り返すことで、モデルは徐々に複雑さを増し、より正確な予測を行うことが可能になります。

残差を学習する際には、通常、決定木が用いられます。決定木は、データの分割を繰り返すことで、予測値を決定するモデルです。勾配ブースティングでは、この決定木が残差を予測するように学習されるため、モデル全体の予測精度が向上します。ただし、決定木の深さや木の数を適切に調整しないと、過学習が発生する可能性があるため注意が必要です。