XGBoost 最終ガイド（パート2）

XGBoost 最終ガイド（パート2）

PythonでXGBoostアルゴリズムをゼロから実装する

前の記事ではXGBoostアルゴリズムについて説明し、疑似コードでの実装を示しました。この記事では、Pythonでアルゴリズムをゼロから実装します。

提供されたコードは、XGBoostアルゴリズムのコア機能をデモンストレーションするための簡潔で軽量な実装です（コード行数は約300行）。したがって、速度やメモリ使用量の最適化はされておらず、XGBoostライブラリが提供するすべてのオプションも含まれていません（ライブラリの機能の詳細については、https://xgboost.readthedocs.io/を参照してください）。具体的には以下の点に注意してください：

1. このコードは純粋なPythonで書かれており、XGBoostライブラリのコアはC++で書かれています（PythonのクラスはC++の実装の薄いラッパーに過ぎません）。
2. ウェイト付き分位数スケッチ、アウトオブコアツリー学習、データの並列処理など、大量のデータを扱うためのさまざまな最適化は含まれていません。これらの最適化については、このシリーズの次の記事で詳しく説明します。
3. 現在の実装は回帰および2値分類のタスクのみをサポートしており、XGBoostライブラリは多クラス分類およびランキング問題もサポートしています。
4. 当社の実装は、XGBoostライブラリに存在するハイパーパラメータの一部のみをサポートしています。具体的には、以下のハイパーパラメータをサポートしています：

• n_estimators（デフォルト=100）：アンサンブル内の回帰木の数（ブースティングの反復回数）。
• max_depth（デフォルト=6）：各木の最大深度（レベルの数）。
• learning_rate（デフォルト=0.3）：木に適用されるステップサイズの縮小。
• reg_lambda（デフォルト=1）：葉の重みに適用されるL2正則化項。
• gamma（デフォルト=0）：特定のノードを分割するために必要な最小損失削減。

一貫性のために、これらのハイパーパラメータの名前とデフォルト値は、XGBoostライブラリで定義されているものと同じにしています。

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