LightGBMをGPUで回すと結果の再現性が得られない - Qiita

2024/04/14 12 users Qiita GPU CPU たび 概要

概要 タイトルの通りなのだが、LightGBMをGPUで回すと結果の再現性が得られないことに気づいた。 CPUの場合は乱数seedを42などに固定すれば、同じ条件で何回回しても毎回同じ結果が得られる。 しかし、GPUの場合は乱数seedを固定しても回すたびに結果が変わってしまうのだ。 なぜ再現性がないのか？ この問題はLightGBM... 続きを読む

コンペで使える！？LightGBMで実装する３つの弱教師あり学習 - ABEJA Tech Blog

2023/09/04 9 users ABEJA コンペ 目次 データサイエンティスト 小林

ABEJAでデータサイエンティストをしている小林です。 今回は、もしかしたらいつか業務や機械学習コンペに役立つかもしれない情報、LightGBMで弱教師あり学習を行う方法についてお話します。 コードはこちらで公開しております。 目次 はじめに 弱教師あり学習の例（マルチインスタンス学習） LightGBMで弱教師あり学習が... 続きを読む

LightGBMを使って競馬予想で回収率100％を超えるコードを書いた（その2） - Qiita

2020/08/30 13 users Qiita 競馬予想 コード 回収率100%

つまりモデルでは穴馬の当選も予測できているが、卍氏の賭け方では予算の金額によって賭けられる最大オッズが下がってしまい、穴馬に賭けることができなくなります。その影響によりオッズの低い人気馬しか賭けることができず、回収率が下がる要因ともなっているようです。しかしその反対に荒れなかったレースについては... 続きを読む

Optuna の拡張機能 LightGBM Tuner によるハイパーパラメータ自動最適化 | Preferred Networks Research & Development

2020/01/20 17 users Pyhton Optuna Development 小嵜

Optuna 開発メンバの小嵜 (@smly) です。この記事では Optuna の拡張機能として開発している LightGBM Tuner について紹介します。 LightGBM Tuner は LightGBM に特化したハイパーパラメータ自動最適化のためのモジュールです。Pyhton コードの import 文を 1 行変更するだけで簡単に利用できます。LightGBM Tuner はエ... 続きを読む

「初手LightGBM」をする7つの理由 - u++の備忘録

2019/10/29 57 users Kaggle 初手 備忘録 主観 欠損値

Kaggleなどのデータ分析コンペでテーブルデータを扱う場合、最近は取りあえずLightGBMを利用する場合が多いです。 本記事では、初手の機械学習アルゴリズムとして「LightGBM」*1を採用する理由を紹介します。あくまで2019年10月末時点での個人の主観なので、ご参考までにご覧いただければと思います。 1. 欠損値をそのま... 続きを読む

【機械学習 × テニス】姿勢推定とLightGBMを用いたテニスのスイング認識【動作検出】 - はんぺんのIT日記(改)

2019/09/21 50 users はんぺん 姿勢推定 テニス 動作検出 機械学習

はじめに 手法の決定 開発環境 データ取得 動画撮影 アノテーション 関節位置のデータ モデリング 学習用データ データ加工 データ分割 学習 評価 評価用データ Feature Importance Confusion matrix 動作の誤検出 高度化検討 トラッキングの追加 姿勢の検出精度の高いモデルの使用 特徴量の再検討 予測モデルへの転換 ... 続きを読む

傾向スコアと機械学習とprobability calibrationの話 - rmizutaの日記

2019/03/31 53 users rmizuta RCT ロジスティック回帰 因果推論 算出

はじめに RCTが使えない場合の因果推論の手法として傾向スコアを使う方法があります。 傾向スコアの算出はロジスティック回帰を用いるのが一般的ですが、この部分は別にlightgbmとか機械学習的な手法でやってもいいのでは？と思っていましたが既にやっている記事がありました。 統計的因果推論(3): 傾向スコア算出を機械... 続きを読む

LightGBMを少し改造してみた ~カテゴリ変数の動的エンコード~

2018/12/01 16 users HTT Kaggle 加納 龍一 カテゴリ変数

LightGBMを少し改造してみた ~カテゴリ変数の動的エンコード~ 1. Kaggle Meetup Tokyo #5 Lightning Talks LightGBMを少し改造してみた ~カテゴリ変数の動的エンコード~ Ryuichi Kanoh Dec / 1 / 2018 @ Indeed 2. 自己紹介 • 名前：加納 龍一 (Ryuichi Kanoh) Kaggle: https://www.kaggle.com/ryuichi0704 Twitter: htt... 続きを読む