그래디언트(GRADIENT) 부스팅
TreeNet®
Minitab의 가장 유연하고 수상 경력을 자랑하는 강력한 머신 러닝 도구인 TreeNet® 그래디언트(Gradient) 부스팅은 매우 정확한 모형을 지속적으로 생성할 수 있습니다.
TreeNet에 생소한 이들은 TreeNet이 일반적으로 확률적 그래디언트 부스팅이라고 하는 최신 머신 러닝 알고리즘 클래스의 강력한 구현이라고 이해하면 쉽습니다. 스탠포드 대학교에서 Jerome Friedman이 개발한 이 기법은 탁월한 예측 정확도로 유명합니다. 비결은 모형을 만드는 방법에 있습니다. 각 반복 에서 작은 트리가 현재의 트리 앙상블에 추가되어 앙상블의 전체 오류를 수정합니다.
제공되는 다양한 손실 함수를 이용하여 공정을 최소 제곱 회귀 분석, 로버스트 회귀 분석, 분류 등과 같은 특정 예측 모형화 작업에 맞게 조정할 수 있습니다. 모형 해석을 돕기 위해, TreeNet은 한 단계 더 나아가 반응 변수의 모형 입력에 대한 종속성을 설명하는 여러 2D 및 3D 그림도 자동으로 생성합니다. 모형은 다양한 비선형성과 다원적인 교호작용을 자동으로 검색하고 통합할 수 있을 만큼 유연합니다. 사용자는 일련의 추가적인 컨트롤을 통해 모형 교호작용을 세부 조정하여 특정 설계 목표를 달성할 수 있습니다.