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LightGBMとは

LightGBM（ライト・ジービーエム）はMicrosoftが開発した決定木アルゴリズムに基づいた勾配ブースティングアルゴリズムを扱うための機械学習フレームワークです。勾配ブースティング決定木のフレームワークにはLightGBM以外にも、XGBoostやCatboostも有名です。

LightGBMの特徴

LightGBMの特徴として、まずモデルのトレーニング処理の時間が短いことが挙げられます。Light（軽い）と名付けられたはそのためです。また、LightGBMは内部でヒストグラムをベースとしたアルゴリズムを採用していることもあり、メモリ効率が高いです。しかし、過学習しやすいという特徴もあります。ですので、決定木の構造をハイパーパラメータで適切に調整する必要があります。

LightGBMのインストール

Macユーザーの方は、ターミナルで以下のコマンドを実行してください。

brew install libomp
pip install lightgbm
pip list --format=columns | grep -i lightgbm

Anacondaを利用している方やWindowsの方は次のコマンドでインストール可能です。

conda install -c conda-forge lightgbm

LightGBMを使いこなすために

この記事では、LightGBMの特徴やインストールに関してのみ解説しましたが、LightGBMを扱うためには、LightGBMの数あるパラメータを知っておくことや、学習データの数が多い場合などに発生するメモリオーバーに対する回避方法など知っておくと良いでしょう。

興味のある方は、以下の記事なども是非確認ください。

関連：LigthGBMのパラメータ一覧を取得する方法

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おわりに

この記事では、Kaggleなどのコンペティションでよく用いられるLightGBMに関しての簡単な説明や特徴などを学びました。

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