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🎲LightGBM予測モデルはmsのフレームワーク

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LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）は、Microsoftが開発した勾配ブースティングフレームワークで、分類や回帰などの教師あり学習タスクに使用されます。高速で効率的な実行が可能なため、大規模なデータセットに対しても用いられます。

以下はLightGBMの主要な特徴と概要です。

  1. 勾配ブースティングアルゴリズム: LightGBMは、弱い学習機（通常は決定木）を逐次的に学習し、それらを組み合わせて強力な予測モデルを構築します。各ステージで、現在のモデルの誤差に対して新しい学習機を訓練します。

  2. ヒストグラムベースの学習: LightGBMは特徴量のヒストグラムベースの学習を使用し、計算コストを削減します。特徴量をビンに分割することで、計算の効率化と速度の向上が図られます。

  3. Leaf-wise（葉賢い）成長戦略: 伝統的な勾配ブースティングアルゴリズムが深さ優先で木を成長させるのに対し、LightGBMは最大の勾配の損失を減らす方向に葉を成長させます。このアプローチは精度の向上に寄与しますが、適切なパラメータ設定なしには過学習のリスクも増加します。

  4. 欠損値とカテゴリ変数の処理: LightGBMは、欠損値の自動処理とカテゴリ変数の最適な分割をサポートしています。このため、事前のデータ変換が不要で、より効率的なモデル学習が可能です。

  5. 分散学習とGPUサポート: 大規模データセットに対応するために、分散学習やGPUの活用もサポートされています。

  6. 多目的学習: LightGBMは、ランク学習や多クラス分類など、多岐にわたる学習タスクにも適用できます。


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