LightGBM

LightGBMとは勾配ブースティング決定木を基にした機械学習手法で、2016年に米マイクロソフト社が開発手法です。
勾配ブースティング決定木のデメリットである処理時間がかかる点を解決し、高速に処理ができることが特徴です。

手法について

LightGBMは勾配ブースティング決定木の特徴である高い精度を保持したまま、処理時間を大きく削減できる手法として近年注目されている手法です。処理時間短縮のため、勾配ブースティング決定木と比較し下記の点が改善されました。

(1)分岐点の探索にヒストグラムを採用

全てのデータから分岐点を探索していましたが、ヒストグラム化して分岐点を探索するようになったため、探索時間が大きく減少されました。

(2)Leef-wise

決定木分析や勾配ブースティング決定木分析では、各層ごとに計算を行っていたが、分岐の必要がないクラスについては計算しない処理に変更されたことで決定木の作成時間が大きく減少されました。

関連分析技術

勾配ブースティング決定木
XGBoost

データ分析手法 ー LightGBM