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この動画では、非常に使いやすく高い精度が出力できる最強の機械学習手法XGBoostをはじめとした勾配ブースティング手法について簡単に解説していきます。

機械学習手法の中で教師あり学習手法に分類されるこれらの手法。
データ解析コンペのKaggleでも非常によくつかわれますし、実務でもよく使われます。
簡単に実装することができ、非常に高い精度を出力できるのが特徴です。
XGBoostをはじめとした勾配ブースティング手法をここでしっかりおさえておきましょう！

この動画では、3つのパートに分けて解説しますよ！
・XGBoostの基本
・XGBoostの仲間
・XGBoostを使う場面

【視聴ガイド】
01:34 XGBoostの基本
03:28 LightGBM
05:08 CatBoost
06:36 XGBoostを使う場面

【この動画で覚えて帰って欲しいコト】
・XGBoostは、決定木とアンサンブル学習の1つ「ブースティング」を組み合わせた手法
・XGBoostの仲間でLightGBMやCatBoostがある
・XGBoostは前処理に気を使わなくても使えて比較的高い精度を出力可能

サイトの方でもっと踏み込んだ説明やプログラミング実装をおこなっています。URLを記載しておくのでぜひのぞいてみてください！

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