- LightGBMについて体系的に学びたい…。
- LightGBMのわかりやすい書籍は…?
このように思われている方向けに本記事ではLightGBMの概要と独学におすすめの本をご紹介いたします。記事を読むことでLightGBMの良書を把握することができるはずです。
- AIやデータ分析案件を豊富に取り扱っている
- 高単価案件で収入アップを目指すことができる
- 週2,3日稼働のリモート案件で柔軟な働き方を実現できる
- 業界に精通した担当者による副業・独立のサポートを受けられる
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目次
LightGBMの概要

LightGBMとは
LightGBMとは、Light Gradient Boosting Machineの略で、オープンソースの決定木に基づいた分散型勾配ブースティングの機械学習フレームワークです。
LightGBMの特徴
Leaf-wise Tree Growth | 最も損失が小さくなるようなノードから分割する |
---|---|
Histogram based | 連続値の特徴量をヒストグラム化し、bin単位で分割する |
Gradient-based One-Side Sampling(GOSS) | 勾配が小さいデータはランダムサンプリングする |
Exclusive Feature Bundling(EFB) | 複数の特徴量をbundleしてまとめて一つの特徴量のように扱う |
以上から、LightGBMのアルゴリズムから、決定木の精度をなるべく落とさずに、高速化を実現できる点が最大の特徴と言えるでしょう。
【2025年最新】LightGBMの使い方が学べるおすすめ本

前章でLightGBMの概要についてはご理解いただけたかと思うので、本章ではLightGBMの使い方について体系的に学ぶ上で役立つおすすめ本を厳選して紹介いたします。
おすすめ本①LightGBM予測モデル実装ハンドブック
1冊目のおすすめ本は『LightroomGBM予測モデル実装ハンドブック』となります。
本書は実践知を基にLightGBMの仕組みや実務への活用方法をハンズオン形式で学ぶ技術書です。LightGBMはレコード数が1,000万件を越える大規模データでも数時間でモデル学習でき、予測精度が高く、実装がシンプルという開発運用に適した特徴を兼ね揃えた機械学習アルゴリズムです。出典:Amazon
当書は、機械学習の基礎となる「線形回帰」、勾配ブースティングの基礎となる「決定木」の仕組みを最初に整理し、続いて、決定木から勾配ブースティング、XGBoost、LightGBMとアルゴリズムごとの工夫を数式を交えて理解できる構成となっております。
また、実務で役立つ考え方や運用で注意すべき点を学ぶことができるので、LightGBMを実際の現場で利用される方には特におすすめの一冊です。
おすすめ本②Kaggleコンペティションチャレンジブック
2冊目のおすすめ本は『Kaggleコンペティションチャレンジブック』となります。
Kaggleのコンペティションによって機械学習を学ぼうとしている読者のためのKaggle入門書です。Pythonと機械学習についての基礎的な知識を有している読者が、Kaggleから機械学習を学べるようサポートすることを目標としています。出典:Amazon
当書は、Kaggleのコンペティションによって機械学習を学ぼうとしている読者のためのKaggle入門書です。LightGBMに特化した書籍ではないものの、過去のKaggleのコンペティションから、機械学習モデルの正確度を高める実質的な方法について重点的に扱っているため、内容は非常に実践的と言えるでしょう。
LightGBMに限らずKaggleから機械学習を学ぼうとされている方におすすめの一冊です。
LightGBMを本で学習する3つのメリット

本章ではLightGBMを本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点がLightGBMを本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。
- 情報が体系的にまとまっている
- 手書きのメモを取りやすい
- 専門家による情報を得られる
その【1】情報が体系的にまとまっている
ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。
その【2】手書きのメモを取りやすい
電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。
その【3】専門家による情報を得られる
書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。
書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。
LightGBMを本で学習する2つのデメリット

本章ではLightGBMを本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がLightGBMを本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。
- 情報が古い可能性がある
- 手を動かしながら学習しづらい
その【1】情報が古い可能性がある
ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。
その【2】手を動かしながら学習しづらい
ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。
出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。
LightGBMを効率的に学ぶために大切なこと

本章ではLightGBMを効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。
- アウトプット量を増やす
- わからない点は質問する
- オンラインリソースも活用する
その【1】アウトプット量を増やす
単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。
その【2】わからない点は質問する
学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。
あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。
その【3】オンラインリソースも活用する
また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。
LightGBMとは?使い方が学べるおすすめ本|まとめ

ここまでLightGBMの概要と使い方が学べるおすすめ本を紹介しました。LightGBMに興味を持たれた方は今回紹介した書籍を手に取り学習を始めてみることをおすすめします。本記事がLightGBMの概要と良書を知る上であなたのお役に立てたのなら幸いです。
- AIやデータ分析案件を豊富に取り扱っている
- 高単価案件で収入アップを目指すことができる
- 週2,3日稼働のリモート案件で柔軟な働き方を実現できる
- 業界に精通した担当者による副業・独立のサポートを受けられる
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