Python: LightGBM の cv() 関数の実装について - CUBE SUGAR CONTAINER

今回は LightGBM の cv() 関数について書いてみる。 LightGBM の cv() 関数は、一般的にはモデルの性能を評価する交差検証に使われる。 一方で、この関数から取り出した学習済みモデルを推論にまで使うユーザもいる。 今回は、その理由やメリットとデメリットについて書いてみる。 cv() 関数から取り出した学習済みモデルを使う理由とメリット・デメリットについて 一部のユーザの間では有名だけど、LightGBM の cv() 関数は各 Fold の決定木の増やし方に特色がある。 まず、LightGBM では決定木の集まりを Booster というオブジェクトで管理している。 Booster が内包する決定木の本数は、ラウンド (イテレーション) 数として認識できる。 https://github.com/microsoft/LightGBM/blob/v3.0.0rc1/py

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“cv() 関数から取り出した学習済みモデルを使う理由とメリット・デメリットについて”