LightGBM

LightGBMとは、Microsoftが開発した高速で精度の高いGradient Boosting Frameworkの一つです。LightGBMは、大規模なデータセットに対しても高速な学習を行うことができます。

Gradient Boostingとは、複数の決定木を組み合わせて、予測モデルを構築する手法です。Gradient Boostingによるモデル構築は、過学習を防ぐことができるため、機械学習において広く用いられています。

LightGBMは、以下のような特徴を持っています。

• 高速な学習：LightGBMは、大規模なデータセットに対して高速な学習を行うことができます。この高速性は、特に特徴量の次元数が高い場合に顕著です。この高速性は、Leaf-wiseな探索アルゴリズムによって実現されます。
• 高い精度：LightGBMは、他のGradient Boosting Frameworkと比較して高い精度を発揮します。LightGBMは、分散表現を用いることで、高い精度を達成しています。
• カテゴリ変数の扱い：カテゴリ変数を、直接的に扱うことができます。他のGradient Boosting Frameworkでは、カテゴリ変数をダミー変数化する必要がありますが、LightGBMでは、カテゴリ変数を数値化することで、直接的に扱うことができます。
• 多言語対応：LightGBMは、C++で実装されており、Python、R、Java、C#、Goなどの多言語に対応しています。

LightGBMは、以下のような手順で学習を行います。

1. データセットを読み込む
2. カテゴリ変数を数値化する
3. データセットを、訓練データと検証データに分割する
4. パラメータを設定する
5. 学習を開始する

LightGBMのパラメータには、以下のようなものがあります。

• num_leaves：決定木の葉の数
• max_depth：決定木の深さの上限
• learning_rate：学習率
• n_estimators：決定木の数
• min_child_samples：葉に最低限必要なサンプル数
• subsample：サンプリングするデータの割合
• colsample_bytree：サンプリングする特徴量の割合

以上が、LightGBMの概要です。LightGBMは、大規模なデータセットに対して高速かつ高精度な学習を行うことができるため、機械学習の分野で広く使われています。

リンク

LightGBM[EN]
LightGBM Python API Documentation external_link