LightGBM パラメータについて

Question

実現したいこと

LightGBMのパラメータ設定について理解を深める。

試したこと

LightGBMの学習をしているのですが、パラメータの調整で不明な点がありましたので、
質問させてください。

LightGBMのパラメータである
bagging_fraction
bagging_freq
について公式ドキュメントを確認したところ、bagging_fractionがバギングで選択されるサンプルの割合、
bagging_freqがバギングの頻度という記載がありました。

ここで質問なのですが、LightGBMは勾配ブースティングを使用しているフレームワークという認識なのですが、
バギングも使用しているのでしょうか？
LightGBMでバギングを使用する目的・タイミングについて教えていただけないでしょうか？
また、今後自身で調査するときの参考にしたいので、どのように調べられたかもお聞きしたいです。

LightGBM公式ドキュメント
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Parameters.html

Answer 1

ChatGPTの回答

バギング（Bagging）は、LightGBMが採用している勾配ブースティング（Gradient Boosting）とは別のアンサンブル学習手法です。勾配ブースティングとバギングは異なる手法ですが、LightGBMは両方の手法を組み合わせて使用することができます。

勾配ブースティングは、弱学習器（決定木などの単純なモデル）を順番に学習させ、誤差を補正していくアンサンブル学習手法です。一方、バギングは、データのブートストラップサンプリング（復元抽出）を用いて複数のデータセットを作成し、それぞれのデータセットに対して弱学習器を学習させ、最終的にそれらの結果を平均することでモデルの汎化性能を向上させる手法です。

LightGBMでは、勾配ブースティングのモデルにバギングを組み合わせることができます。バギングを使用する主な目的は、モデルのバリアンスを減らし、過学習を防ぐことです。バギングはデータのランダムなサンプリングを行うため、異なるデータセットで学習した複数のモデルを平均することで、より一般化された予測モデルを得ることが期待できます。

以下は、LightGBMでバギングを使用するタイミングとして一般的な例です：

パラメータの設定: bagging_fractionとbagging_freqを適切に設定することで、バギングの割合と頻度を調整できます。bagging_fractionは0.0から1.0の値で、1.0の場合はバギングを完全に行います。bagging_freqはバギングを適用する頻度を指定します。

モデルのトレーニング: バギングはモデルのトレーニング時に適用されます。バギングを有効にするには、トレーニングコードでbagging_fractionとbagging_freqの値を指定する必要があります。

バギングの使用は、データセットが大きく、過学習のリスクが高い場合や、モデルの汎化性能を向上させたい場合に特に役立ちます。ただし、必ずしもすべてのケースでバギングを使用する必要はありません。データやタスクに応じて、適切なパラメータ設定や手法の選択を行うことが重要です。

内容が正しいかの確認は必要ですが、とりあえずChatGPTに投げてみるのもよいかと思います。