大規模な表データのモデリングに向いた、Microsoft のオープンソースの高速勾配ブースティング・フレームワーク。
LightGBM は Microsoft がオープンソースで公開している勾配ブースティング・フレームワークで、学習が速く、メモリ使用量が比較的少なく、大規模な表データに向いているのが特徴です。分類、回帰、ランキング、予測分析によく使われます。
適用場面：勾配ブースティング、表データのモデリング、ビッグデータのモデリング、分類・回帰、機械学習
注意：XGBoost や CatBoost などのモデルと比較する際は、同じデータ分割と検証戦略を使ってください。
