本日は、AdaBoostとLightGBMの違いについて、基本的な概念から仕組みまで、できるだけ分かりやすく解説します。最初に、AdaBoostの処理内容をステップバイステップで解説した後、LightGBMとの違いを表記形式で比較します。
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。

AdaBoostの処理内容をステップバイステップで解説

AdaBoostは、簡単なモデルを組み合わせて何度も改善を重ねて、最終的に高い予測能力を実現するアルゴリズムです。ここでは、その処理内容をステップごとに分解します。

ステップ 1、初期化

データを準備：
- 特徴量と正解ラベルを含むデータを準備します。
データに重みを付与：
- 初期では、すべてのデータに一様の重みを付けます。重みは、データの総数で割った値です（例：個々100個のデータなら、重みは1/100、という感じです）。

ステップ 2、弱いモデルを作成

弱いモデルを設計して訓練：
- 毎回、簡単なモデル（例：深さが1の決定木）を訓練します。
エラー率を計算：
- モデルが予測を間違えたデータに付けられた重みの合計から、エラー率を計算します（例：0.2なら、20%のデータを間違えた、という意味）。
モデルの信頼度を決める：
- 信頼度は次の式で計算します：
  
  $$
  \alpha = \frac{1}{2} \ln\left(\frac{1 - \text{Error}}{\text{Error}}\right)
  $$
  
  エラー率が低いほど、信頼度は高くなります。

ステップ 3、データの重みを更新

間違えたデータに重みを増やす：
- モデルが間違えたデータにより重きを付けます。
重みを正規化する：
- すべての重みの合計を1に調整し、続けて訓練できるようにします。

ステップ 4、弱いモデルを続けて作成

弱いモデルを続けて訓練し、信頼度を計算するプロセスを「持続的に」追加していきます。この過程を例えば「たくさんのせんせいが共同で予測を出す」ような様子です。

ステップ 5、最終的な予測

すべての弱いモデルの信頼度を考慮しながら、最終的な結論を出します。

AdaBoostとLightGBMの違い

AdaBoostとLightGBMは、どちらもブースティングという概念に基づいていますが、その仕組みと用途に大きな違いがあります。ここでは、両者の違いを表記形式で比較します。

特徴	AdaBoost	LightGBM
基本概念	データの重みを更新して改善	残差を目標に改善
実装方法	弱いモデルを並列組み込む	決定木をリーフワイズで構築
訓練の主軸	データの重みに基づく改善	残差の相象値を目標に改善
スピードとスケール	レーテが気にならない小規模に適している	大規模でも高速に動作
用途の例	簡易な分類タスクの解決	ランキングや大規模データの処理

AdaBoostは、学習が視覚的で解釈しやすい一方、LightGBMは大規模データを高速に処理できる為、小規模タスクと大規模タスクで使い分けることが重要です。