【機械学習初・中級者向け】LightGBMで回帰問題に挑戦今回の記事では下記のような悩みを解決します。 「LightGBMというワードをよく目にするので、LightGBMについて知りたい」 「LightGBMのpythonでの実装方法が知りたい」 早速解説していきます。 LightGBMとは Li... 今回は、「住宅価格予測問題」を使って、「データの前処理、LightGBMでモデル構築、Optunaを使ってハイパーパラメータを調整し予測精度をup」という機械学習（回帰問題）の一連の流れを解説していきます。 まずはデータの読み込みと前処理から解説します。 データの読み込みと前処理 下記のコードで住宅価格予測のデータを読み込み、dfとします。 （下記のコードは覚える必要ないです。コピペしてデータを読み込んでください） dfは81個の列、1460個のデータからなります。 from sklearn.datasets import fetch_openm
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