参考にしたサイト
LightGBMは強力らしいんですが、初心者が触ってみる場合は情報が少なすぎています。
Web以外にも書籍で探してみましたがそれでもレベルが高すぎて入門編としては敷居が高すぎるように感じています。
今回は以下サイトの内容がとても分かりやすかったのでこちらを参考に動かしてみました。
tensorflowでも入門編として使用されるMNISTの実装をLigthGBMで実装しているため比較することにより違いが分かりやすいと思います。
勾配ブースティング木手法をPythonで実装して比較していく！
パラメータの分類
tensorflowはモデルをどのように作成するか？というところがメインでしたが、LightGBｍではロジックが決まっているのでパラメータの調整で正解率を上げていく方針の模様。
パラメータはたくさんあるので全部覚えるというよりは必要そうな部分に絞るか、よく使われているようなパラメータを中心に理解していく方が良いと思われます。
パラメータの分類
まずは大項目から見ていきます。と思ったんですが、概要が書いていない・・・・
名前から大体推測できますが、「Core Parameters」と「Learning Control Parameters」が重要じゃないかと想定しています。
| Core Parameters |
| Learning Control Parameters |
| Dataset Paramters |
| Predict Parameters |
| Convert Parameters |
| Objective Parameters |
| Metric Parameters |
| Network Parameters |
| GPU Parameters |
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