アルゴリズムを扱うためのフレームワーク。適用したアンサンブル学習のアルゴリズムになっている。DMLCひとりアドベントカレンダー0日目の記事です。強い競合が現れたということで、DMLCとは直接関係ないですがLightGBMについて紹介します。勾配ブースティング木の高速な実装としてXGBoostが有名ですが、Microsoftの開発した更に高速な実装がLightGBMです。Solutionで多く見る気がしています。アルゴリズムを扱うためのフレームワーク。解决方法是,把scoring='roc_auc'去掉。比如好人坏人,是和否等,即结果为0或1的数据预测。DMLCひとりアドベントカレンダー0日目の記事です。強い競合が現れたということで、DMLCとは直接関係ないですがLightGBMについて紹介します。勾配ブースティング木の高速な実装としてXGBoostが有名ですが、Microsoftの開発した更に高速な実装がLightGBMです。大きさのデータに対してもこれだけの差が出るとは思っていなかった為、少々驚きました。大きめのデータを扱う際にはPythonのライブラリのメソッドを積極的に活用していきたいと思います。