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 / 2026/4/4
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 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...
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