教師あり学習

問題

勾配ブースティングに関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. 複数の弱学習器を順番に学習し、前のモデルの誤りを補うように性能を高める
2. B. すべての学習器を完全に独立に学習し、単純平均だけで予測する
3. C. 正解ラベルなしでクラスタ中心を更新する
4. D. 時系列データの現在値を過去の同じ系列だけで表す

解説（正解: A）

正解はA。勾配ブースティングはブースティング系のアンサンブル手法で、弱学習器を逐次的に追加し、誤差を減らすように学習する。バギングが複数モデルを並列的に学習する発想であるのに対し、ブースティングは前のモデルの誤りを補う点が特徴である。Bはバギング寄り、Cはk-means法、Dは自己回帰モデルの説明である。