XGBoostについて

OracleのXGBoostでは、トレーニング・データが準備され、モデルが作成されて保持され、分類および回帰のためにそのモデルが適用されます。

Oracle Machine Learning for SQL XGBoostは、分類と回帰の両方をサポートするスケーラブルな勾配ツリー・ブースティング・システムです。これによって、オープン・ソースの勾配ブースティング・フレームワークを利用できるようになります。

XGBoostをスタンドアロンの予測子として使用することも、広告クリックスルー率の予測、ハザード・リスクの予測、Webテキスト分類といった幅広い問題に対処するために、実際の生産パイプラインに組み込むこともできます。

Oracle Machine Learning for SQL XGBoostアルゴリズムでは、汎用パラメータ、ブースタ・パラメータおよびタスク・パラメータの3種類のパラメータを使用します。モデル設定の表からそれらのパラメータを設定します。このアルゴリズムでは、オープン・ソース・プロジェクトの設定のほとんどがサポートされています。

Oracle Machine Learning for SQLでは、XGBoostにより、多数の様々な分類仕様と回帰仕様、ランキング・モデルおよび生存モデルがサポートされています。分類の機械学習手法では2項モデルと多クラス・モデルがサポートされており、回帰の機械学習手法では回帰、ランキング、カウントおよび生存がサポートされています。

また、XGBoostでは、パーティション化されたモデルのサポートやデータ準備の取込みも行われます。現在、XGBoostはOracle Database Linuxプラットフォームでのみ使用できます。