仕様・利用条件は変わることがあります。重要な判断は原典と実際の結果で再確認してください。
基本情報
- 種別
- 勾配boostingライブラリ
- どこから使うか
- Python library · CLI
使い始める
公式の利用開始案内でLightGBMの対応環境・導入方法・利用条件を確認し、検証用の環境へ用意します。
主な能力
- 表形式学習
- 予測
- モデル保存
必要条件
- 対応するPython・runtimeとモデルの利用条件
- 送信範囲・接続先・認証・費用と資源を確認する
向く場面
LightGBMで検証用の分類結果を評価するなど、表形式学習の利用経路を選びたい場面。
向かない場面
評価条件の異なるmetricをそのまま比較する用途。