LightGBMのParameters

学習モデルのチューニングには専門知識が必要かと思いますが、素人的にもあと一歩進みたいと思いながら試行錯誤してます。もともとのサンプルでも指定しているlearning_rateは学習率って事で変えられるように最初からしてました。実はもう1つのParameterがサンプルで指定してるんですが、num_leavesってので分岐(リーフ)数。既定値31で1～131,072らしい。これも変えられるようにしてみました。

新馬戦用は1学習が1分程度なのでこのリーフ数を変えて10回程度を試すのには適してます。しかし、だらかって仮に新馬戦用にリーフ数が50なのが適切だと判断したからと言って通常用や順位予測はまた別。これ、ファクター数に対してリーフ数が影響するって事のようなので、よりファクター数が多い通常用はそれだけ多めのリーフ数が適切になる事は予測されるものの気軽に10回試して確認とかが出来ないのが辛い。まあ、やれる範囲で次の一歩が踏み出せると良いんですけどね。