【機械学習】一般加法モデル / Generalized Additive Models

一般加法モデル / Generalized Additive Models とは

一つのモデルから予測するのではなく、複数のモデルを使うモデル.
(アンサンブル学習の考えに近い?)

このとき、複数のモデルには、入力データの特徴量から利用する特徴量だけを選ぶことができる.
(そういえば、ランダムフォレスト / Random Forest も各弱識別器ごとに利用する特徴量を選択してた!)

ここでは、それぞれのモデルの出力を足し合わせ、最終的な出力とする.

参考

• Machine Learning A Probabilistic Perspective
  • 16 Adaptive basis function models
    • 16.3 Genralized Additive Models

  • Machine Learning: A Probabilistic Perspective (Adaptive Computation and Machine Learning series)