LightGBM

W&B で ツリー を追跡しましょう。

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wandb ライブラリには、 LightGBM 専用のコールバックが含まれています。また、W&B の汎用的なログ機能を使用して、ハイパーパラメーター探索（ Sweeps ）のような大規模な実験を簡単に追跡することもできます。

from wandb.integration.lightgbm import wandb_callback, log_summary
import lightgbm as lgb

# メトリクスを W&B にログ記録
gbm = lgb.train(..., callbacks=[wandb_callback()])

# インポータンスプロットをログ記録し、モデルのチェックポイントを W&B にアップロード
log_summary(gbm, save_model_checkpoint=True)

動作するコード例をお探しですか？ GitHub のサンプルリポジトリ をご確認ください。

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Sweeps によるハイパーパラメーターチューニング

モデルから最高のパフォーマンスを引き出すには、 ツリー の深さや学習率などの ハイパーパラメーター を調整する必要があります。W&B Sweeps は、大規模なハイパーパラメーターテスト実験の設定、オーケストレーション、および分析を行うための強力なツールキットです。

これらのツールの詳細や、 XGBoost で Sweeps を使用する方法の例については、こちらのインタラクティブな Colabノートブック を参照してください。

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