Explore LightGBM, a high-performance gradient boosting framework. Learn how its leaf-wise growth and GOSS boost accuracy and speed for structured data tasks.
Light Gradient Boosting Machine（通称LightGBM）は、オープンソースの分散型勾配ブースティングフレームワークであり、 Microsoft が開発したオープンソースの分散型勾配ブースティングフレームワークであり、 木ベースの学習アルゴリズムを採用しています。分散処理と効率性を重視して設計されており、 以下の利点があります：高速なトレーニング速度と高い効率性、低メモリ使用量、優れた精度、 GPU サポート、大規模データの処理能力。機械学習（ML）の広範な領域において、 ランキング、分類、その他多くの機械学習タスクのための強力なツールとして機能します。 構造化データにおける速度と性能が最優先される競争的なデータサイエンスや産業アプリケーションにおいて、LightGBMは特に高く評価されています。
LightGBMは本質的に、複数の決定木からの予測を組み合わせて最終予測を行うアンサンブル手法です。 従来のブースティングアルゴリズムがレベル単位（水平方向）に木を成長させるのとは異なり、LightGBMはリーフ単位（垂直方向）の成長戦略を採用しています。これは、成長させるリーフをデルタ損失が最大となるものから選択することを意味します。このアプローチはレベル単位のアルゴリズムよりも損失を大幅に削減できるため、より高い精度とより速い収束をもたらします。
精度を犠牲にせず速度を維持するため、LightGBMは2つの新規技術を採用している：勾配ベースの片側サンプリング（GOSS）と排他的特徴バンドリング（EFB）。GOSSは勾配が小さいデータインスタンスの大部分を排除し、学習が困難な例に焦点を絞る。EFBは相互排他的特徴をバンドルする。 サンプリング（GOSS）と排他的特徴量バンドリング（EFB）です。GOSSは勾配の小さいデータインスタンスを大幅に除外し、学習が困難な例に焦点を当てます。EFBは相互に排他的な特徴量をバンドルし、特徴量数を効果的に削減します。これらの最適化により、フレームワークは膨大な量のトレーニングデータを高速に処理しつつ、低メモリ消費を維持します。
適切なツールを選択するには、LightGBMを機械学習分野の他の人気フレームワークと比較することが有用です。
LightGBMは汎用性が高く、構造化データを用いた複雑な予測問題を解決するため、様々な業界で採用されています。
Python 、合成データ上で基本的なLightGBM分類器を訓練する方法を示しています。これは基本的なデータ前処理が完了していることを前提としています。
import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Generate synthetic binary classification data
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Initialize and train the LightGBM model
model = lgb.LGBMClassifier(learning_rate=0.05, n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)
# Display the accuracy score
print(f"Test Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.4f}")
特定のパラメータやインストール手順について詳しく知りたい場合は、 公式のLightGBMドキュメントを参照してください。 これらのモデルをより大規模なパイプラインに統合する際には、 本番環境での信頼性を確保するための モデル評価などの手順が必要となることがよくあります。
