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今回は、機械学習コンペなどでよく用いられる勾配ブースティング決定木(Gradient Boosting Decision Tree)を使用します。勾配ブースティング決定木は、MNISTデータに対して、ニューラルネットの最高精度と同等の精度を出したり、また高速な実装xgboostなどで有名な手法です。
（略）
ざっくり説明すると、以下の図のように画像に対して質問を繰り返し、成長させた木をさらに直列に繋げることにより、種族値を予測することができます。
（略）
図中で、赤字は真の種族値よりも超過している分、青字は不足している分をあらわします。
（略）
全文はこちら
こういうの考えて実行する力、一言で言えば"アホらしさ"、大変好み
2018-03-26 21:30
ポケモン以外も予測してて面白い。特にアイマス。謎の600族に近いw
2018-03-26 14:05
4：バイバニラ＠きゅうこん投稿日：2018/03/27 09:26:12 ID:q77d/u9c
リーリエが物理アタッカーなの面白い。
2018-03-27 18:03
最初はふーんと流していましたが、ほかの世界に種族値の概念を適用し始めた頃から知的好奇心が爆発しました。目的は計測ではなく、抽象化だったんですね
2018-03-27 09:06
1：ブイゼル＠ヘラクロスナイト投稿日：2018/03/27 09:21:12 ID:StBNMpbM
結構正確で草
9：イルミーゼ＠おおきなねっこ投稿日：2018/03/27 09:37:18 ID:R8DbcXiU
リーリエ強すぎw
というかソルガレオを一回り小さくしたような種族値してるな
8：ミュウ＠シャラサブレ投稿日：2018/03/27 09:33:30 ID:YNgU1o6M
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