JMP의 부스팅 트리는 그래디언트 부스트 트리와 동일합니까?JMP의 부스팅 트리는 그래디언트 부스트 트리와 동일합니까?
많은 학술 논문에서는 그래디언트 부스팅 트리(Gradient Boosted Tree)라는 용어를 사용하는데, 부스팅 트리(Boosted Tree)라는 단어를 찾을 수 없었습니다.
예측 모델링 및 기계 학습Re: JMP의 부스팅 트리는 그래디언트 부스트 트리와 동일합니까?안녕 @uejimurashu ,
JMP 커뮤니티 페이지에 오신 것을 환영합니다. 간단히 말해서 대답은 '아니요'입니다. 둘은 동일하지 않습니다. JMP에는 모델의 초매개변수뿐 아니라 모델링 최적화 방법에 대한 구현과 알고리즘이 조금씩 다른 여러 가지 트리 기반 플랫폼이 있습니다. 여기에는 파티셔닝, 부스트 트리, 부트스트랩 포레스트(랜덤 포레스트와 유사) 및 극단적인 그래디언트 부스트 트리(XGBoost)가 포함됩니다. 마지막은 추가 추가 기능으로, 실행하려면 최소한 JMP Pro v16.0 이상이 필요하다고 생각합니다. v15.0이 될 수도 있습니다.
부스트 트리에 대한 자세한 내용은 JMP 도움말에서 확인할 수 있습니다. 여기 , 부트스트랩 포리스트 여기 및 파티셔닝 여기 . 다양한 플랫폼에 좋은 영상이 있어요 여기 , Pro가 있는 경우 XGBoost에 대한 내용을 읽을 수 있습니다. 여기 .
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
