scikit-learn機械学習⑲GBC実践編

前回は、勾配ブースティングの理論的な側面を解説しました。今回は、scikit-learnのGradientBoostingClassifier（GBC）を使って実験を行います。

まずは、デフォルトのパラメータで学習・評価を行い、その後にランダム・サーチを使ってより性能を高められるかどうかを確認します。さらに、アダブーストとの比較も行います。

また、重要な特徴量をグラフ表示して考察を行います。テクニックとして、ラベルごとに特徴量の重要度を表示する方法を紹介します。