LightGBM

LightGBM

作者	Guolin Ke[1] / Microsoft Research
開発元	Microsoft and LightGBM Contributors[2]
初版	2016年 (8年前) (2016)
最新版	3.3.2[3]  / 2022年1月7日 (2年前)
リポジトリ	github.com/microsoft/LightGBM
プログラミング 言語	C++, Python, R, C
対応OS	Windows, macOS, Linux
種別	機械学習, 勾配ブースティング framework
ライセンス	MIT License
公式サイト	lightgbm.readthedocs.io
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LightGBMは、Light Gradient Boosting Machine の略で、機械学習用のフリーかつオープンソースの分散型勾配ブースティングフレームワークであり、マイクロソフトが開発した^{[4] [5]}。決定木アルゴリズムをベースにしており、ランク付け、分類、その他の機械学習タスクに使用される。パフォーマンスとスケーラビリティに重点を置いて開発されている。

1. ^ “Guolin Ke”. 2021年6月15日閲覧。
2. ^ “microsoft/LightGBM”. GitHub. 2021年6月15日閲覧。
3. ^ “Release 3.3.2” (7 1月 2022). 28 1月 2022閲覧。
4. ^ Brownlee. “Gradient Boosting with Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM, and CatBoost”. 2021年6月15日閲覧。
5. ^ Kopitar, Leon; Kocbek, Primoz; Cilar, Leona; Sheikh, Aziz; Stiglic, Gregor (July 20, 2020). “Early detection of type 2 diabetes mellitus using machine learning-based prediction models”. Scientific Reports 10 (1): 11981. Bibcode: 2020NatSR..1011981K. doi:10.1038/s41598-020-68771-z. PMC 7371679. PMID 32686721. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7371679/.