upura https://blog.hatena.ne.jp/upura/ u++の備忘録 https://upura.hatenablog.com/ Kaggle python Kaggleなどのデータ分析コンペでテーブルデータを扱う場合、最近は取りあえずLightGBMを利用する場合が多いです。本記事では、初手の機械学習アルゴリズムとして「LightGBM」*1を採用する理由を紹介します。あくまで2019年10月末時点での個人の主観なので、ご参考までにご覧いただければと思います。 1. 欠損値をそのまま扱える 2. カテゴリ変数の指定ができる 3. 特徴量のスケーリングが不要 4. feature importanceが確認できる 5. 精度が出やすく最終的なモデルとして残る可能性が高い 6. 比較的大きいデータも高速に扱える 7. 過去の経験からハイパーパラメータ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fupura.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F10%2F29%2F184617" title="「初手LightGBM」をする7つの理由 - u++の備忘録" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/u/upura/20191029/20191029182355.png Hatena Blog https://hatena.blog 2019-10-29 18:46:17 rich https://upura.hatenablog.com/entry/2019/10/29/184617 1.0 100%