はじめに

機械学習モデルを作る際、まずはベースラインを作成します。
最初のSTEPとしては、ひとまず初手LightGBMするのが通説のようで、この記事では、自分用に、初手LightGBMを行って、submitするまでのコードをスニペットとしてまとめます。

前処理に関してはこちらの記事でまとめています。
https://qiita.com/arima_/items/f56f15c13726a74dc1ad

なお、以下のコードはTitanicデータをイメージしています。

分類タスクの場合

データセットの作成(共通)

# 初手LightGBMで使用する欠損値のないデータを準備
x_train = df_train[['Pclass', 'Fare']]
y_train = df_train['Survived']

クロスバリデーションでLightGBM(分類タスク専用)

# ライブラリの読み込みとパラメータの設定
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
import lightgbm as lgb

params = {
    "boosting_type": "gbdt",
    "objective": "binary",
    "metric": "auc",
    "learning_rate": 0.1,
    "num_leaves": 16,
    "n_estimators": 100000,
    "random_state": 42,
    "importance_type": "gain",
    "verbose": 1
}

# 学習
metrics = []
imp = pd.DataFrame()

n_splits = 5

cv = StratifiedKFold(n_splits=n_splits,shuffle=True,random_state=42)

for nfold, (train_idx, val_idx) in enumerate(cv.split(x_train, y_train)):
    print("-"*10, nfold, "-"*10)

    x_tr, y_tr = x_train.iloc[train_idx], y_train.iloc[train_idx]
    x_va, y_va = x_train.iloc[val_idx], y_train.iloc[val_idx]

    print("学習用：",x_tr.shape, y_tr.shape)
    print("評価用：",x_va.shape, y_va.shape) 

    model = lgb.LGBMClassifier(**params)
    model.fit(
        x_tr, 
        y_tr, 
        eval_set=[(x_tr, y_tr), (x_va, y_va)],
        callbacks = [
            lgb.callback.early_stopping(stopping_rounds=100),
            lgb.callback.log_evaluation(period=100)
            ])

    y_tr_pred = model.predict(x_tr)
    y_va_pred = model.predict(x_va)

    metric_tr = accuracy_score(y_tr, y_tr_pred)
    metric_va = accuracy_score(y_va, y_va_pred)

    print(metric_tr, metric_va)

    metrics.append([nfold, metric_tr, metric_va])

    _imp = pd.DataFrame({
        "col": x_train.columns,
        "imp": model.feature_importances_,
        "nfold": nfold
        })

    imp = pd.concat([imp, _imp], axis=0, ignore_index=True)

# 精度の確認
metrics = np.array(metrics)

print("[tr]: {:3f}+-{:2f}".format(metrics[:, 1].mean(), metrics[:, 1].std()))
print("[va]: {:3f}+-{:2f}".format(metrics[:, 2].mean(), metrics[:, 2].std()))

結果の確認

imp = imp.groupby("col")["imp"].agg("mean")
imp.columns = ["imp"]
imp = imp.reset_index(drop=False)
imp = imp.sort_values(by="imp", ascending=False)
imp

# impを可視化
import matplotlib.pyplot as plt

## DataFrameを作成
imp_df = pd.DataFrame(imp)

## matplotlibで可視化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.barh(imp_df['col'], imp_df['imp'], color='skyblue')
plt.xlabel('Importance')
plt.ylabel('Features')
plt.title('Feature Importance')
plt.gca().invert_yaxis()  # y軸を逆順にして、重要度が高い特徴量を上に表示
plt.show()

# 訓練済みのLightGBMモデルオブジェクトを想定
# model = あなたのLightGBMモデル

# 最初の決定木を可視化する
ax = lgb.plot_tree(model, tree_index=0, figsize=(100, 40), show_info=['split_gain', 'internal_value', 'internal_count', 'leaf_count'])
plt.show()

submit

# kaggleコンペ「home-credit」での例
# 0~1の確率をsubmitする場合
y_pred = model.predict_proba(X_test)[:, 1]

# dfを作成
submission = pd.DataFrame({
    "case_id": X_test.reset_index()["case_id"],
    "score": y_pred
}).set_index('case_id')

# csvファイルを保存
submission.to_csv("./submission.csv")