python
はじめに カテゴリ変数を勾配ブースティングに入れるとき、one-hotエンコーディングで0/1の列に展開するのが定番です。 一方でLightGB
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はじめに 回帰は「1件ごとの数値」を、分類は「1件ごとのクラス」を予測します。一方で**ランキング学習（Learning to Rank）**は、「
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はじめに 普通の回帰は「だいたいこのくらい」という1点を予測します。しかし実務では、「予測はこのくらいだが、上振れ・下振れはどこまであり得るか
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はじめに 学習済みのモデルを新しいデータに合わせたいとき、普通は最初から学習し直します。木を一から作り直すので、それなりに時間がかかります。 L
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はじめに 多くの機械学習モデルは、欠損値（NaN）が含まれていると学習前に補完（imputation）する必要があります。 一方でLightGB
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はじめに 「このモデルは、なぜこの1件をこう予測したのか」を知りたくなることはよくあります。 その定番の道具がSHAP値なのですが、「SHAP＝
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はじめに LightGBMはobjective="regression"のように、あらかじめ用意された目的関数（損失関数）
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はじめに LightGBMにはfeature_importanceという、どの特徴量が効いているかを教えてくれる便利な機能があります。 ですがこ
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はじめに LightGBMには**単調性制約（monotone constraints）**という機能があります。 これは「この特徴量が増えたら、
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はじめに 今回はmultiprocessingを用いたファイル読み込みの並列化についてです。 直列で読み込むのに時間がかかるときに使えます。 ダミ
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