XGBoost
概要
- XGBoostを用い、機械学習モデルを構築します。
入出力
入力
- データ（目的変数1列と説明変数1列以上）
出力
- 機械学習モデル
- データ（変数重要度）
仕様補足
- XGBoostとは、機械学習手法のひとつで、勾配ブースティングと呼ばれるアンサンブル学習と決定木を組み合わせた手法です。
- バギングを用いたランダムフォレストよりも一般的に精度は高くなります。
目次
- 1.システム概要
- 2.組織管理機能
- 3.ホーム画面
- 4.分析プロジェクト
- 5.データ処理機能（分析プロジェクト）
- 6.機械学習機能（分析プロジェクト）
- 7.時系列分析機能（分析プロジェクト）
- 8.自然言語処理機能（分析プロジェクト）
- 9.変数機能
- 10.データソース
- 11.接続情報
- 12.SQL ビルダー
- 13.データ処理機能（SQLビルダー）
- 14.ビジュアライズ機能
- 15.ダッシュボード機能
- 16.スケジューリング
- 17.共有機能
- 18.Python出力
- 19.API化
- 20.nehan活用のヒント