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okpy•20日前

lightgbm: 高速な勾配ブースティングライブラリの完全ガイド

Python lightgbm ライブラリ完全ガイド lightgbm は、Microsoft によって開発された高速で効率的な勾配ブースティング（Gradient Boosting）ライブラリです。大規模データに対しても高い精度と処理速度を発揮し、機械学習の実務現場やコンペティションで広く使用されています。本記事では、Python による lightgbm の使い方を日本語で詳しく紹介します。 1. lightgbm の概要 勾配ブースティング決定木（GBDT）に基づく高性能アルゴリズム。 カテゴリ変数の自動処理や並列学習に対応。 sklearn API とネイティブ API の両方に対応。…

#Python lightgbm#Gradient Boosting#python library#LightGBM

関連ブログ

すごいひまつぶし•1年前

Docker上でJupyterLabを起動し、GPUありでLightGBMを動かす方法

こんにちは！えねこのきつねです！ 今回は、機械学習の分野で人気のあるライブラリ「LightGBM」をDocker上で動かす方法についてお話しします。 ...とはいっても、Dockerの構築は最近触り始めたので細かな部分はご了承ください...💦 LightGBMは、Microsoftが開発した勾配ブースティングフレームワークで、特に大規模なデータセットに対して高速かつ高精度なモデルを提供することで知られています。GPUを活用することで、さらにそのパフォーマンスを引き出すことができます。 これから、Dockerでのセットアップ手順や、GPU対応のLightGBM環境の構築方法について説明していきま…

#機械学習#Docker#LightGBM#GPU#Jupyter Notebook#jupyter lab
盆暗の学習記録•1年前

LightGBMの量子化を試してみる

LightGBMのver. 4.0.0で登場した量子化ですが、今はLightGBMも4.3.0が出て量子化についての不具合修正もすすんで安定して動くようになってきました。 論文をベースに、「どういう計算をしているのか」という理論面の概要と、実際に動かして「どれだけ計算速度や予測精度やモデルのファイルサイズが変わるのか」を見ていきたいと思います。 個人的に特に気になっているのはモデルのファイルサイズの減少です。 量子化の概要 LightGBMのような最近のGBDTで使われている決定木では、葉の出力は誤差関数の2次のテイラー近似をもとに、以下のように計算されます（このあたりはChen & Gues…

#機械学習#LightGBM
Why5•2年前

忘備録　LightGBM カスタムメトリックの使い方

これもしょっちゅう使うものではないので、必要な時に思い出せない。。 医療系の予測時によく特異な関数が出てくる気がする。 でも、標準の評価関数の方が良い時もよくある話。 qiita.com

#LightGBM#カスタムメトリック
ITエンジニア ノイのブログ•2年前

LightGBM　~回帰問題~

LightGBMとは LightGBMは、勾配ブースティングを基にしたアルゴリズムで、特徴量の重要性の計算や欠損値の取り扱いを自動的に行い、回帰および分類の問題に適用できるモデルです。LightGBMは、XGBoostを超えると言われる強力な機械学習アルゴリズムの一つです。 LightGBMの特徴 LightGBMは、高速な決定木の構築を実現するために4つの特徴があります。 Leaf-wiseアルゴリズム: LightGBMは、最も損失を下げるノードから分割を進める方法を採用しており、これにより早くモデルの精度を向上させることができます。 ヒストグラムベースのアルゴリズム: 連続値の特徴量の値…

#Python#LightGBM#回帰#ランダムフォレスト
techtekt•2年前

LightGBM 4.0.0でpandasのnullable typesがサポートされました

データエンジニアだったりデータアナリストだったりします。 @kazasiki です。 Microsoft製の勾配ブースティングのライブラリ LightGBM の4.0.0が2023/07/14に公開されました。機能変更などを含むアップデートは約一年半ぶりだそうです。 github.com さまざまな更新が含まれますが、その中でも自分が注目したのは support for pandas nullable types という一文です。本記事ではこの変更について簡単に紹介していこうと思います。 変更内容 対応するIssueは以下です。 github.com 内容としては読んだまんまで、LightGB…

#パーソルキャリア#techtekt#データエンジニア#データアナリスト#LightGBM#pandas#nullable types
No Code, No Life•3年前

Day 49 Kaggleコンペ初submit

出場コンペ決めるまで SIGNATEで調子に乗って、Kaggle初コンペ出場. → まず良さげなコンペを探すのに一苦労😭 最終的に君にきめた！: https://www.kaggle.com/competitions/feedback-prize-english-language-learning/overview Kaggler大先輩様の奮闘を見るべく、kaggle wikiのリンクを全部見る. https://kaggler-ja-wiki.herokuapp.com/%E3%81%AA%E3%82%93%E3%81%A7%E3%82%82kaggle%E9%96%A2%E9%80%A3%…

#Kaggle#Debarta#LightGBM#機械学習
福岡人データサイエンティストの部屋•3年前

【LightGBM】LightGBMでクロスバリデーションをするときのサンプルプログラムの注意点【Python】

こんにちは！こーたろーです。 今回、訳あってLightGBMを使ったシミュレーションを行っています。 その中で、精度を上げるためにクロスバリデーションを行ってみたいと思い、LightGBMクロスバリデーションの情報を探していました。 ちょうどサンプルコードがあったため、そのまま貼り付けて、必要な箇所のデータを変更してみましたが、エラーが出て苦労しました。 結果として、ほぼ手組状態に陥ったため、最新の注意点を含めて、サンプルコードを見直してみました。 新旧比較しながらご覧ください。 それでは早速まいりましょう！ LightGBMにおけるクロスバリデーションサンプルプログラム（旧） サンプルプログ…

#Python#LightGBM#クロスバリデーション#プログラミング#福岡#データサイエンティスト#ハンズオン#回帰#機械学習#深層学習
fk7_gnuのブログ•3年前

機械学習で競馬予想（モデル学習編）

機械学習の勉強を進めるうちに、何かしら実際のデータを用いて予測モデルを作成してみたいと思い、データが豊富にある競馬を題材に予想をしてみました。競馬の還元率は一般的に70~80%と言われているので、それを超える値を目指していきたいと思います。 概要 ">今回は多クラス分類を用いて1着になる確率を予想していきます（参考：機械学習で競馬の回収率100%超えを達成した話）。学習に用いるデータはレース前日までに取得可能なものだけを使用し、オッズや馬体重など当日までわからないものは使わないで学習を行います（馬場状態は前日の天気予報などを参考にデータとして使用します）。また、学習モデルにはLightGBMを…

#機械学習#競馬予想#競馬#プログラミング#LightGBM