「LightGBMとは」「LightGBMの使い方が学べるおすすめ本は？」このように思われている方向けに、本記事ではLightGBMの概要と使い方が学べるおすすめ本をご紹介します。
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。
【2023年版】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とは？使い方が学べるおすすめ本｜まとめ
本記事では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。当ブログでは他にも技術ネタやエンジニアのキャリアに関する記事を公開しているので気になる記事がないか併せてチェックしてみてください。
