はじめに MMLSparkとPythonのLightGBMの学習・予測結果はどのように違うのでしょう? 分類器Classifierで同一データの学習・予測を行い、評価精度、変数重要度、予測スコアを比較します。 結論:完全一致 ※ 特徴量の行・列の並びは同一 ※ 幾つか設定したハイパーパラメータ等も同一 ※ 実行環境:DatabricksのCommunity Edition ※ MMLSparkのversion:1.0.0-rc1 ※ Python LightGBMのversion:2.3.1 また、比較に用いたsample codeをGoogle driveで共有しているので参考にしてください…