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ブースティングによる弱学習器の強化 勾配ブースティングは、複数の弱学習器を組み合わせることで強学習器を構築する手法です。弱学習器とは、単一の学習器の予測精度が低く、データのわずかな部分でのみ正確な予測ができる学習器のことです。しかし、複数の弱学習器を賢く組み合わせることで、全体的な予測精度を大幅に向上させることができます。 このプロセスは、学習器を段階的に追加することで行われます。各ステップで、前回の学習器のパフォーマンスが最も低かったデータポイントに焦点を当てた新しい学習器が追加されます。この方法により、全体的な学習器は複雑な非線形パターンも捉えることができ、勾配ブースティングを分類、回帰、ランキングなど幅広いタスクに適用できるようになります。