ライトGBM

LightGBM は、Microsoft Windows、Linux、Mac OS、およびその他のオペレーティング システム用のオープンソース機械学習ライブラリです。これは、勾配ブースト決定ツリーに基づいており、バイナリ ツリーを利用してツリーベースのモデルを構築することにより、データ セットのターゲット値を予測するために使用されます。 LightGBM は、勾配ブースティング フレームワークの効率的かつ高性能な実装です。このライブラリには、既存のブースティング アルゴリズムよりも高速であるという利点があり、大規模なデータ セットに最適です。

LightGBM は、LGBM として知られるよく知られた C++ ライブラリ上に構築されています。このライブラリを使用すると、ユーザーは分散学習、大規模なデータセット、DFS などの機能をサポートできます。 LightGBM は、ヘテロジニアス コンピューティング用に設計された分散勾配ブースティング フレームワークであり、データ上でブーストされたツリーを並列でトレーニングできるようにします。

LightGBM はコマンド ラインから直接実行することも、C++ 共有ライブラリまたは静的ライブラリとして既存のコードベースと統合することもできます。 LightGBM には、他のブースティング機械学習ライブラリに比べて、トレーニングの高速化、効率の向上、並列処理の向上、精度の向上などの利点があります。このライブラリはスパース データ用に最適化されており、画像、テキスト、音声などの非構造化データまたは半構造化データの大規模なコレクションに最適です。

LightGBM は、多くの業界、特に金融、電子商取引、ヘルスケアで人気があります。これは、顧客離れの予測、顧客の購買行動の分析、市場傾向の特定、ポートフォリオのパフォーマンスの最適化に使用されてきました。また、ワークフローやリソースの割り当てを最適化するために生産やエンジニアリングでも使用されます。

LightGBMは強力で使いやすい機械学習ライブラリで、データサイエンティストや機械学習エンジニアの間で人気がある。