さて、前回の記事で、house pricesの課題について結果を出すところまではできました。
今回は、性能を上げるために前回とは異なる機械学習モデルのlightGBMで実装してみたいと思います。
lightGBMとは
lightGBMとは、公式ドキュメントにもあるように、
ツリーベースの学習アルゴリズムを用いた勾配ブースティングのフレームワーク
のことです。
ちょっと何言っているかわからないのですが、
https://qiita.com/kuroitu/items/57425380546f7b9ed91c
こちらの記事の方が非常によくまとめてくださっていますので、引用しておきます。
実装
https://colab.research.google.com/drive/1nbjf8ZBfRkxWyMyHLYucq8ULB3-x8moY
実装の概要はこちらのgoogle colabに記載しております。
結果は0.2ぐらいでまだベスト更新できていないので、データの選別の仕方等を見直そうと思います。