Shrinkage (Boosting)
ブースティングにおける正則化手法の一つ。各ステップで追加する木の貢献を ν < 1 の係数(例: 0.1)で縮小する。「毎回、必要な分の一部しか学ばない」遅い学習を実現し、過学習を抑制する。反復回数を増やすことで縮小の効果と表現力を両立できる。
「各木の貢献を ν < 1 に縮める縮小(shrinkage)による正則化」
「Friedmanによる縮小係数 ν の導入:新しい木の貢献を割り引いて足す」
「小さい ν ほどテスト誤差が下がる逆説:ノイズの打ち消し効果」