GBDTのハイパーパラメータの意味を図で理解しつつチューニングを学ぶ - まずは蝋の翼から。
この記事は何か lightGBMやXGboostといったGBDT(Gradient Boosting Decision Tree)系でのハイパーパラメータを意味ベースで理解する。 その際に図があるとわかりやすいので図示する。 なお、ハイパーパラメータ名はlightGBMの名前で記載する。XGboostとかでも名前の表記ゆれはあるが同じことを指す場合は概念としては同じ。ただし、アルゴリズムの違い（Level-wiseとLeaf-wise）によって重要度は変わるし、片方にのみ存在するハイパーパラメータもあるので注意。 lightgbm.readthedocs.io また、記事の構成などは以下を大いに参考にさせていただいた。 nykergoto.hatenablog.jp 網羅的には以下の記事もよさげ qiita.com この記事は何か そもそもGBDTとは ハイパーパラメータ どのような決定木
PyData Tokyo Meetup #21 LightGBM
LightGBM PyData.Tokyo Meetup #21 AlphaImpact • (@henry0312) • (2015.04−2019.06) • Dwango Media Village • AlphaImpact (2019.02−) • • LightGBM • 2 LightGBM • 2016 10 GBDT + • Python 12 • PR OSS 3 • LightGBM • LightGBM • XGBoost CatBoost • LightGBM • 4 LightGBM LightGBM • Microsoft • • Kaggle (2019/4/4) 6 7 https://twitter.com/fchollet/status/1113476428249464833 GBM • Gradient Boosting Machines • 1 N
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