XGBoost

[ˌɛksdʒiːˈbuːst] エックスジーブースト

1. 勾配ブースティングの概念に基づく、極めて強力で効率的なオープンソースの機械学習アルゴリズム

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）は、特に表形式データにおいて優れた予測性能を発揮する機械学習手法です。勾配ブースティングと呼ばれるアンサンブル学習の手法を進化させたもので、高速な処理と高い精度を両立しており、データサイエンスのコンペティションや実務で広く利用されています。

We used XGBoost to achieve state-of-the-art results in the Kaggle competition. (Kaggleのコンペティションで最先端の結果を出すためにXGBoostを使用しました。)

• We: 「私たち」という人々を指します。
• used: 「～を使った」という過去の行動を表します。
• XGBoost: 極限勾配ブースティングという機械学習アルゴリズムの名前です。
• to achieve: 「～を達成するために」という目的を表します。
• state-of-the-art results: 「最先端の結果」を意味します。
• in the Kaggle competition: 「Kaggleのコンペティションで」という場所と状況を表します。

XGBoost is known for its speed and accuracy in predictive modeling. (XGBoostは予測モデリングにおける速度と精度で知られています。)

• XGBoost: 極限勾配ブースティングという機械学習アルゴリズムの名前です。
• is known for: 「～で知られている」という特徴を表します。
• its speed: 「その速度」を指します。
• and accuracy: 「そして精度」を指します。
• in predictive modeling: 「予測モデリングにおいて」という分野を表します。

Many data scientists prefer XGBoost for its robust performance on various datasets. (多くのデータサイエンティストは、様々なデータセットでの堅牢な性能のためにXGBoostを好みます。)

• Many data scientists: 「多くのデータサイエンティスト」という人々を指します。
• prefer: 「～を好む」という行動を表します。
• XGBoost: 極限勾配ブースティングという機械学習アルゴリズムの名前です。
• for its robust performance: 「その堅牢な性能のために」という理由を表します。
• on various datasets: 「様々なデータセット上で」という適用範囲を表します。

関連

• Machine learning
• Gradient Boosting
• LightGBM
• CatBoost
• Decision Tree
• Random Forest
• AI