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  <author_name>mimi-sansan</author_name>
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  <blog_title>Sansan株式会社 | 公式メディア「mimi」</blog_title>
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    <anon>エンジニア職</anon>
    <anon>研究開発職</anon>
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  <description>お久しぶりです。DSOC R&amp;Dグループの中野です。 今回は、機械学習界隈の皆さんが大好きなXGBoostの一機能とProbability calibrationについて調べたことを報告します。 背景 社内で解釈しやすい決定木について議論する機会があり、勾配ブースティングのライブラリーであるXGBoostでは単調性制約を加えることができることを紹介しました。その場では、「指定した上下関係が満足される分割の中でゲインを最大にするものが選ばれるんですよ」と解説したのですが、それでは不十分だったことを最近になって気が付きました。 以下のように身長から体重を予測する例を考えてみましょう。あくまでも模式…</description>
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  <published>2018-02-27 12:00:58</published>
  <title>XGBoostにおける単調性制約について調べてみた</title>
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