予測モデル入門 〜LightGBMの構築・交差検証・ハイパーパラメータチューニング〜

Qiita / 4/4/2026

💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage

Key Points

  • LightGBMを使った予測モデルの基本的な構築手順を、入門者向けに整理している。
  • 交差検証を用いて汎化性能を確認する流れが示され、評価の妥当性を高める考え方を扱っている。
  • ハイパーパラメータチューニングの進め方(調整・検証の回し方)に触れ、性能改善のための実務的手順を説明している。
  • Python/機械学習(データサイエンス)文脈で、LightGBMを実際に運用するための学習導線になっている。
はじめに 前回の特徴量エンジニアリング入門では、生データをモデルに渡せる形に仕上げるところまで整理した。 今回はいよいよ予測モデルの本丸。LightGBMを使って実際に予測モデルを構築し、交差検証・ハイパーパラメータチューニングまでを一通り整理する。 「モデルを動かすだけ...

Continue reading this article on the original site.

Read original →