前向き段階的加法モデリング

定義

加法モデルを学習する手法の1つ。ゼロモデルから始め、一度に1つの基底関数を追加していく。既存の基底関数のパラメータは変えないため、計算量が扱いやすくなる。二乗誤差損失の場合は残差へのフィッティングと等価になり、損失関数の選択によりAdaBoost（指数損失）や勾配ブースティング（一般損失）が導出される。