LightGBMによる物性予測モデルの計算過程を視覚化する - Qiita

はじめに LightGBM の中身について理解するためにやってみたメモ 環境 本記事では以下を事前にインストールしておく必要がある。 Graphviz Python numpy pandas matplotlib scikit-learn LightGBM RDKit Graphvizについては、ツールをインストールした後、Pythonのライブラリをインストールする必要がある。Python: LightGBM の決定木を可視化して分岐を追ってみる や、【Windows10】Graphvizのインストール等を参考にしてほしい。 モデル構築 まずはRDKitを使ってもモデルを作成してみよう。 まずはモジュールのインポート import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt from sklear

[sh19910711]

"データフレームのままLightGBMで学習を行うと可視化の際にpandasの列名が特徴名として表示 / plot_treeメソッドにより可視化 + dump_modelというメソッドを使うとjson形式でモデルの情報が得られる" 2022