勾配ブースティング決定木 (Gradient Boosting Decision Tree; GBDT) では、以下が経験則として知られている。 学習率 (Learning Rate) を下げることで精度が高まる 一方で、学習にはより多くのイテレーション数 (≒時間) を必要とする しかしながら、上記が…
引用をストックしました
引用するにはまずログインしてください
引用をストックできませんでした。再度お試しください
限定公開記事のため引用できません。