lightgbm online
lightgbm online(オンライン学習)のチートシート
概要
- アップデートされた情報に対して、モデルの初期値を用意して学習することができる
- 一種のオンライン学習のようなことができる
- モデルの複雑度は増す方向にしか行かないので使用には注意
- データ量が非常に大きいときにも用いることができる
具体例
model = lgb.train(params,
train,
num_boost_round=100,
valid_sets=eval,
callbacks=[early_stopping_func, log_evaluation_func, learning_rate_func],
init_model=model # 前のモデルを引数に与える
)
ヒューリスティック
- 精度的な側面
- メモリに乗るのであれば全体をcvで学習したほうが良さそう
- 特徴量重要度の分布が重要度ではなくなっていく
- コーナーケースを学習していくからか