データが大きくなるとメモリー残量を気にしながらモデル作成しないとメモリーオーバーで落ちる。 これはかなり悲しい出来事です。 そこで↓ kagleで紹介されていた関数。 def reduce_mem_usage(df, verbose=False): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', '…

二値分類タスクでは、クラスの不均衡性で目的関数の重みづけが重要となる場合があります。LightGBMの場合 params = { 'objective' : objective, 'metric' : metric, 'boosting_type': boosting_type, 'device': device, 'random_state':39, 'is_unbalance': …