LightGBM

3ステップで試す

1. 1

   LightGBMを導入

   Python APIを使うため、リリース版LightGBMを仮想環境へ導入します。

   python -m pip install lightgbm
2. 2

   小さなGBDTモデルを学習

   最小データでbinary classificationを学習し、Python APIの基本的なtrain/predictを確認します。

   python -c "import lightgbm as lgb, numpy as np; X=np.array([[0],[1],[2],[3]]); y=np.array([0,0,1,1]); m=lgb.train({'objective':'binary','verbose':-1}, lgb.Dataset(X,label=y), num_boost_round=5); print(m.predict([[1.5]]))"
3. 3

   validation付きで調整

   本番評価ではvalidation dataを分け、learning rate・num_leaves・boosting roundsなどを過学習を見ながら調整します。

   Add valid_sets + early_stopping callback

Built with

• C++
• Python

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