LightGBMはメモリ効率が良くてとても使いやすいですが、それでも学習データが巨大すぎるとメモリエラーが発生します。
ここでは巨大な学習データに対して、逐次的に処理を行うことによって、メモリエラーを発生させずに学習を完遂させる方法をご紹介します。

概要

LightGBMは学習を行うtrain()メソッドを行うときに、その事前準備としてlightgbm.Dataset型の変数の構築を行っていますが、この構築部分でメモリの使用量が増大します。
そこで、一括で学習データをlightgbm.Dataset型に変換するのではなく、学習データを部分的にlightgbm.Dataset型に変換しconstruct()で構築するということを繰り返すことで、メモリエラーを回避します。
その上でtrain()メソッドを実行すればメモリエラーは起きません。

なお、ここでのLightGBMはTrain APIを使います。

# Training APIのスタイル
import lightgbm as lgb

train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
eval_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference= train_data)

gbm = lgb.train(
                  params,
                  train_data,
                  valid_sets=eval_data,
                  num_boost_round=100,
                  categorical_feature=cat_cols
                )

おそらく1番ポピュラーなのはScikit-learn APIだと思いますが、Training APIの方が色々小回りが効く印象があります。

# Scikit-learn APIのスタイル
import lightgbm as lgb

lgb_model = lgb.LGBMClassifier(**params)

lgb_model.fit(
         X_train,
         y_train,
         eval_set=[(X_valid, y_valid)],
         callbacks=[lgb.log_evaluation(100), lgb.early_stopping(100)],
     )

まあ、仮にScikit-learn APIを使っていても書き換えはそこまで大変ではないと思います。
Scikit-learnでも同じような方法でメモリエラーを回避できるのかどうかはわかりません・・・(誰か教えてください)

具体例

具体的には、

# さっきの再掲
import lightgbm as lgb

train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)
eval_data = lgb.Dataset(X_valid, label=y_valid, reference= train_data)

gbm = lgb.train(
                  params,
                  train_data,
                  valid_sets=eval_data,
                  num_boost_round=100,
                  categorical_feature=cat_cols
                )

のような場合に、

import lightgbm as lgb

train_cols = X_train.columns

# すべてのカラムを前から順に10ずつ変換していく。
for index in range(0, len(X_train), 10):
  # 学習データを10カラム単位のバッチに分割して処理する。
  if index + 10 <= len(X_train):
    former_lgb_train_initial = lgb.Dataset(X_train[train_cols[index:index+10]], label=y_train, free_raw_data=False)
  else:
    former_lgb_train_initial = lgb.Dataset(X_train[train_cols[index:]], label=y_train, free_raw_data=False)
  former_lgb_train_initial.construct()
  if index==0:
    lgb_train_initial = former_lgb_train_initial
  else:
  # 2回目以降のイテレーションでは前回のDatasetに付け加えていく。
    lgb_train_initial.add_features_from(former_lgb_train_initial)
    former_lgb_train_initial = lgb_train_initial

for index in range(0, len(X_valid), 10):
  # 検証データを10カラム単位のバッチに分割して処理する。
  # 検証データは学習データに比べてデータ量が小さいことが多いため、わざわざ分割しなくても良いかもしれない。　
  if index + 10 <= len(X_valid):
    former_lgb_valid_initial = lgb.Dataset(X_valid[train_cols[index:index+10]], label=y_valid, free_raw_data=False)
  else:
    former_lgb_valid_initial = lgb.Dataset(X_valid[train_cols[index:]], label=y_valid, free_raw_data=False)
  former_lgb_valid_initial.construct()
  if index==0:
    lgb_valid_initial = former_lgb_valid_initial
  else:
  # 2回目以降のイテレーションでは前回のDatasetに付け加えていく。
    lgb_valid_initial.add_features_from(former_lgb_valid_initial)
    former_lgb_valid_initial = lgb_valid_initial

train_data, eval_data = lgb_train_initial, lgb_valid_initial

# 以下は同じ。
gbm = lgb.train(
                  params,
                  train_data,
                  valid_sets=eval_data,
                  num_boost_round=100,
                  categorical_feature=cat_cols
                )

となります。