内容説明
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LightGBMを使った予測モデルの解説書です。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
ぶう
10
テーブルデータを扱う場合、まずはLightGBMで試してみるという人は多いと思う。欠損値を欠損のまま扱えたり、標準化の処理が不要であったり、と手軽にできる割に、そこそこ精度の高いモデルが比較的簡単に作れてしまうので人気が出る理由も分かる。kaggleなどの本格的なコンペでも、やはり使用されている頻度は多いと聞く。本書は機械学習の基礎でえる「線形回帰」、勾配ブースティングの基礎である「決定木（回帰木）」を説明した後に、勾配ブースティング→XGBoost→LightGBMと順を追った構成のため分かりやすい。2023/12/04
