gradient boosting

/ˌɡreɪdiənt ˈbuːstɪŋ/ グラディエントブースティング

1. 機械学習のアンサンブル学習手法の一つ。複数の弱い予測モデル（通常は決定木）を段階的に構築し、前のモデルの誤差を修正するように新しいモデルを学習させることで、より強力な予測モデルを生成する。

勾配ブースティングは、既存のモデルの予測誤差（残差）を低減することを目的に、新たな弱いモデルを逐次的に追加していくアンサンブル学習のアルゴリズムです。特に決定木を基盤とする場合が多く、高い予測精度を達成します。誤差の減少には勾配降下法が用いられるため、この名前がついています。

Gradient boosting is a powerful machine learning algorithm. (勾配ブースティングは強力な機械学習アルゴリズムです。)

• Gradient boosting: 機械学習におけるアンサンブル学習手法の一つ。
• is: 「～である」という存在や状態を表します。
• a powerful: 「強力な」という意味です。
• machine learning algorithm: 機械学習のアルゴリズムを指します。

Many Kaggle competitions are won using gradient boosting models like XGBoost. (多くのKaggleコンペティションは、XGBoostのような勾配ブースティングモデルを使って勝利しています。)

• Many: 「多くの」という意味です。
• Kaggle competitions: データサイエンスのオンラインコンペティション「Kaggle」の競技を指します。
• are won: 「勝利される」という受動態の表現です。
• using: 「～を使って」という意味です。
• gradient boosting models: 勾配ブースティングのモデルを指します。
• like XGBoost: XGBoostのようなものを指します。

Understanding the principles of gradient boosting is crucial for data scientists. (勾配ブースティングの原則を理解することは、データサイエンティストにとって極めて重要です。)

• Understanding: 「理解すること」という動名詞です。
• the principles: 「原則」や「原理」を指します。
• of gradient boosting: 勾配ブースティングの、という意味です。
• is crucial: 「極めて重要である」という意味です。
• for data scientists: データサイエンティストにとって、という意味です。

関連

• XGBoost
• LightGBM
• CatBoost
• Ensemble learning
• Decision tree
• Random Forest
• AdaBoost