アンサンブル回帰– tag –

モデルの学習はうまくいったのに、本番データでは精度がガクッと落ちる…。 そんなとき、原因は「モデル」ではなく「データの分布のズレ」にあるかもしれません。 本記事では、学習データと本番データの違いを検出する手法「Adversarial Validation」を、ア...

アンサンブル回帰モデル（LightGBMやXGBoostなど）を使って高精度な予測を目指すとき、最大のカギとなるのが「どの特徴量を使うか？」という選定プロセスです。 本記事では、“効く特徴量”を自動で見つけるための手法として、Forward SelectionとBackward E...