設定ウィンドウ

起動ウィンドウで［OK］を選択すると、「勾配ブースティングの設定」というウィンドウが開きます。

図7.7 ブースティングツリーの設定ウィンドウ

「ブースティング」パネル

0 < r ≤ 1の範囲で設定します。学習率が1に近い値だと、最終モデルへの収束が速くなりますが、データにオーバーフィット（過学習）しやすくなります。「層の数」に小さい数を指定した場合は、学習率を1に近い値に設定してください。通常、学習率は0.01～0.1の小さな値に設定し、モデルの収束を遅らせます。学習率に小さな値を指定したほうが、前の層とは異なる分岐を、後に続く層が探し出すようになります。

オーバーフィットペナルティ

（カテゴリカルな目的変数にのみ使用可能。）予測確率が0になるのを防ぐバイアスパラメータ。第 “オーバーフィットペナルティ”を参照してください。

分岐の最小サイズ

分岐候補を求めるのに必要とするオブザベーション数の最小値。

「複数のあてはめ」パネル

分岐および学習率に対する複数のあてはめ

このオプションを選択すると、ツリーあたりの分岐数（増分は整数）と学習率（増分は0.1）のすべての組み合わせに対してブースティングツリーが作成されます。

この組み合わせの下限には、「ツリーあたりの分岐数」と「学習率」に指定された値が使われます。組み合わせの上限には、以下で指定された値が使われます。

ブースティングツリーの設定値を含むデータテーブルを選択するためのウィンドウが表示されます。このような設定が含まれたデータテーブルのことを、JMPでは「調整計画テーブル」と呼んでいます。この調整計画テーブルには、指定したい各オプションにつき1つの列が含まれています。そして、1つ1つのブースティングツリーモデルの設定値を含んだものが、1行ずつで構成されています。調整計画テーブルでオプションが指定されていない設定は、デフォルト値が使用されます。

JMPは、指定された調整計画テーブルの1行につき1つのブースティングツリーモデルを作成します。調整計画テーブルで複数のモデルが指定されている場合、「検証セットでのモデル要約」レポートには各モデルのR2乗値がリストされます。レポート全体には、R2乗値が最も大きいモデルの結果が表示されます。

調整計画テーブルは実験計画の機能を使って作成してもよいでしょう。調整計画テーブルには、以下の列名をもつ列を含めてください（列の順番は任意です）。列名を英語で指定する場合には、大文字と小文字が区別されます。

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層の数（Number of Layers）

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ツリーあたりの分岐数（Splits per Tree）

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学習率（Learning Rate）

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分岐の最小サイズ（Minimum Size Split）

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行の標本抽出率（Row Sampling Rate）