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ライトGBM

LightGBM は、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) アルゴリズムの一般的で効率的なオープンソース実装です。 GBDTは、より単純で弱いモデルのセットから推定のアンサンブルを組み合わせることで、ターゲット変数を正確に予測しようとする教師あり学習アルゴリズムです。LightGBM は、従来の の効率とスケーラビリティを大幅に向上させるために、追加の手法を使用しますGBDT。このページには、Amazon EC2インスタンスのレコメンデーションと Light のサンプルノートブックに関する情報が含まれていますGBM。

Light GBMアルゴリズムの Amazon EC2インスタンスの推奨事項

SageMaker AI LightGBM は現在、単一インスタンスおよび複数インスタンスのCPUトレーニングをサポートしています。マルチインスタンスCPUトレーニング (分散トレーニング) では、推定器を定義するときに 1 instance_countより大きい を指定します。Light を使用した分散トレーニングの詳細についてはGBM、「Dask を使用した Amazon SageMaker AI LightGBM Distributed トレーニング」を参照してください。

LightGBM はメモリバインド (コンピューティングバインドではなく) アルゴリズムです。そのため、コンピューティング最適化インスタンス (C5 など) よりも汎用コンピューティングインスタンス (M5 など) を選択することをお勧めします。さらに、トレーニングデータを保持するために、選択したインスタンスに十分なメモリを用意することを推奨します。

軽量GBMサンプルノートブック

次の表は、Amazon SageMaker AI LightGBM アルゴリズムのさまざまなユースケースに対応するさまざまなサンプルノートブックの概要を示しています。

SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Notebook インスタンス。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、SageMaker AI Examples タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。