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  3. Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
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ブースティングアンサンブルを指定する

ブースティングは、すべてのモデルが並列に学習するのではなく、各モデルが前のモデルを改良するように順番に学習するため、バギングより高度です。この強力なアルゴリズムを実装したRパッケージはいくつかありますが、tidymodelsなら安心です。ブースティング木を簡単に生成できるインターフェースを提供しています。

次の3つのステップでは、以降の演習で使用するブースティング木のアンサンブルについて、初期の仕様を作成します。

Instruktioner 1 / 3

undefined XP
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  • 適切な parsnip 関数を使ってブースティング木モデルを指定してください。