細かすぎて伝わらないLightGBM活用法 (callback関数) - tkm2261's blog
皆様tkm2261です。この頃連投が続いてますが、 最近まで参加していたInstacart Market Basket Analysis | Kaggleで色々やったので残しておこうと思います。 このcallback関数は便利ですが、Kaggleなどでヘビーに使う人以外ここまでしないと思うので活躍するかは微妙なところです。。。 LightGBMのtrain関数を読み解く callback関数の仕様 受け取る引数はひとつ (lightgbm.callback.CallbackEnv) データのアクセスはAPI経由 あとは好きに実装 自前early stoppingのやり方 一応書いたけど。。。 LightGBMのtrain関数を読み解く xgboostもそうですが、lightgbmにもtrain()という関数がありLightGBMユーザはこれを使って学習を実行します。 scikit-lear
Kaggle Tokyo Meetup #3 開催レポート - tkm2261's blog
こんにちは。tkm2261です。 今日は10/28に開催したKaggle Tokyo Meetup #3の模様をレポートします。 connpass.com このmeetupは@threecourseさんや@smlyさんが2年前ぐらいから始めて不定期で開催しており、 私もニートの有り余る労働力を活かして今回運営をして来ました。 開始前 今回はsmlyさんの勤め先であるアドバンステクノロジーラボさんに会場をお借りすることが出来ました。 いよいよKaggle Tokyo Meetup当日です！ 入り口入って右手のエレベーターで4Fです お待ちしております! pic.twitter.com/80r6soIJ9H— Takami Sato (@tkm2261) 2017年10月28日 渋谷の超良いところにあって、美術館の上という超良いところのオフィスでした。 今回、Youtubeのチャネル登録者数が
NIPS2017読み会@クックパッドでLightGBMの論文紹介してきた（全発表資料リンク付き） - tkm2261's blog
こんにちは 今日はNIPS2017読み会@クックパッドでLightGBMの論文紹介してきたのでブログにします。 cookpad.connpass.com Twitterで既に告知しましたがブログに残しておかないと埋もれるのでこちらにも置いておきます NIPS2017読み会 LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree from Takami Sato 今回は急遽前日に発表が空いたのでニート力を活用して発表して来ました。ノリと勢いで行動出来るのはニートの特権 完全なノリと有り余るニート力を活用して明後日1/27にLightGBMの論文紹介することになりました。 参加者の皆様よろしくお願いします！#nips2017reading https://t.co/UG1Xyxfj5o— Takami Sato (@tkm226
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
