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Tree-basedのアルゴリズムは、近年ではXGBoostやLightGBMのアルゴリズムとして用いられることが多くなりました。今後も新しく様々なアルゴリズムや考察が出てくると思われますが、アンサンブル学習的な考え方が追加されているものの基本的な仕組みはID3(Quinlan, 1979)やCART(Breiman, 1984)などからそれほど大きく変わった訳ではありません。 これらを受けて本書では、決定木の基本的な内容からブースティングなどのアンサンブル学習を抑えつつ、近年話題によくあがるXGBoostやLightGBMの理解ができるように理論やトレンドについてまとめました。 初版段階では1,200円とし、第二版改訂時に1,500円とする予定です。 また、決定木や勾配ブースティングの擬似ライブラリ的な実装(Jupyter)については別売り(300円)としましたので、ご興味おありの方はこちらも確認してみてください。