人工知能学会第二種研究会資料
Online ISSN : 2436-5556
確率勾配ブースティングを用いたテレコムの契約者行動予測モデルの紹介(KDD Cup 2009 での分析より)
小林 淳一高本 和明
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2010 年 2010 巻 DMSM-A903 号 p. 06-

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抄録

Stochastic gradient boosting is a kind of the boosting methods invented by Jerome H.Friedman and it is known to be a very powerful method for making predictive models in some cases. In fact, FEG wins the second prize in KDD Cup 2009 by using this method. We survey the methodology of stochastic gradient boosting and introduce our analytical procedure in KDD Cup 2009. It is a good example where stochastic gradient boosting shows its effectiveness.

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© 2010 著作者
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