「Python: LightGBM の学習に使うデータ量と最適なイテレーション数の関係性について - CUBE SUGAR CONTAINER」
XGBoost は同じデータセットとパラメータを用いた場合、学習に使うデータの量 (行数) と最適なイテレーション数が線形な関係にあることが経験的に知られている 1。 今回は、それが同じ GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) の一手法である LightGBM にも適用できる経験則なのかを実験で確認する。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.2.3 BuildVersion: 20D91 $ python -V Python 3.9.2 $ pip list | grep…
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2025-03-01 14:08:35
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