さいえんすって何それ食えるの?スマートフォン用の表示で見るでーたさいえんすって何それ食えるの?JuliaとかRとかPythonとかと戯れていたいこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。Air)で分析してるので、ライトウェイトかつ高速な勾配ブースティング環境って有難いわけですよね。kaggleのBOSCHコンペで暫定3位の方のソリューションでもこのLightGBMが使われてたそうなので、さらに興味が湧いて触ってみたという感じです。Machineの略で、勾配ブースティング機のコトです。機械学習コンペでは精度上げやすいのと、ディープラーニングほどリソースバカ食いしないためかよく使われているそうです。詳しい事は、私が説明するよりここらへんのリンクを見ると良いです。smrmkt.hatenablog.jp要は損失関数の最小化って最適化をしていてて、損失関数を最小化するパラメータを見つける方法は勾配降下法(最急降下法、ニュートン法e.t.c.)ってことです。ここで取上げるLightGBMの他にはRのxgboostやscikit-learnに入ってるGradientBoostingClassifierでも使うことができます。xgboostに関してはTJOさんのこの記事辺りを見ると良さげです。tjo.hatenablog.comで、LightGBMとは?Microsoftが公開した勾配ブースティング用パッケージです。githubで公開されており、そこでの説明だと次のような特徴があるそうです。g++-6でうまくいかなかったという残念な状況に。結局はmacportのgcc6を使ってコンパイルして無事通りました。gitとcmakeとgcc6のインストールが事前に必要なので、そこはよしなに入れておいてください。具体的には次のコマンドを打ち込めばOKです。-j5行目だけ、オリジナルのやり方と違います。macportでgcc6をインストールしている環境だとg++-mp-6があるはずなので、コンパイラの指定をそいつに変えてやれば無事コンパイルできます。cmakeでwarningが出て来るかもしれませんが、実行には特に差し支えないので気にせずやっちゃってOKです。うまくビルドできると、LightGBM直下にlightgbmという実行ファイルが生成されているハズです。実行ファイルのlightgbmを実行したいディレクトリにコピーして、データとトレーニング/スコアリングのやり方を定義したconfファイルをそれぞれ用意し、lightgbmの実行引数に渡して実行してあげればOKです。実際にLightGBMのレポジトリをクローンした時にいっしょにオチてくるexamplesでやってみましょう。Airで秒単位で終わるので、サクっと気軽にお試しできます。このexamplesの中には必要なデータとconfファイルが既に入ってるので、README.md通りにコマンドを打ち込めばlightGMBを試すことができます。config=predict.confで予測値を吐き出させるこれだけでOKです!実際に自分のデータとモデルで実行する場合は、このexamplesにあるconfファイルをテンプレとして編集していけば良さそうです。データはヘッダ無しのタブ区切りであれば良いみたいです。詳しくはまた時間をとって探ってみたいなーと思います。LightGBMをmacOSで触ってみた月別アーカイブはてなブログをはじめよう!masato_613さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。