LightGBMと決定木の基本的な違いとは？
機械学習の世界でよく登場する言葉「LightGBM」と「決定木」。どちらもデータを使って予測するためのツールですが、その仕組みや特徴は大きく異なります。
まず、決定木とは、データの特徴を元に「はい」か「いいえ」の質問を繰り返し、最終的に分類や予測を行うシンプルなモデルです。
一方、LightGBMはこの決定木をさらにパワーアップさせた手法で、複数の決定木を順番に作り、それぞれの弱点を補いながら予測精度を高める「ブースティング」という技術を使っています。
そのため、LightGBMは決定木に比べて予測の精度が高く、処理も速い特徴があります。
初心者でもわかりやすいように、次の章で具体的な違いを詳しく見ていきましょう！
決定木の仕組みと特徴
決定木は、その名前の通り「木」のような形をしたモデルです。
この木は「根（ルート）」から始まり、データの特徴に応じて分岐を繰り返し、最終的に「葉（リーフ）」で結果を出します。
たとえば、あるデータが「天気が晴れかどうか」「気温が高いか低いか」といった質問に「はい」「いいえ」で答えていき、最終的に「明日は雨が降る」「明日は晴れる」などの予測をします。
決定木は使い方もシンプルで直感的なので、機械学習の基本としてよく使われます。
ただし、単独の決定木は複雑なデータには弱く、時に予測が外れたり過学習（トレーニングデータには詳しく当てはまるが、新しいデータには当てはまらない状態）になることがあります。
その点を改善するために登場したのが次に説明するLightGBMです。
LightGBMの特徴と決定木との具体的な違い
LightGBMはMicrosoftが開発した機械学習の手法で、決定木を複数組み合わせて学習を進める「勾配ブースティング」という技術を使っています。
多くの決定木を順番に作り、それぞれの誤差を減らすように調整していくため、単純な決定木よりも高い精度が期待できます。
また、LightGBMは「勾配の葉分裂」や「ヒストグラム最適化」などの工夫で処理速度やメモリ使用量も改善しており、大量のデータでも高速に学習できます。
このように
- 高い精度
- 処理の高速さ
- 大規模データへの対応
などがLightGBMの大きなメリットです。
これに対し、単体の決定木は処理が遅く、精度もLightGBMには及びません。
| 特徴 | 決定木 | LightGBM |
|---|---|---|
| 基本構造 | 単一の木構造で予測 | 多数の木を段階的に学習（勾配ブースティング） |
| 予測精度 | 中程度 | 高い |
| 処理速度 | 遅め | 高速 |
| データ対応 | 少量〜中量 | 大量のデータも対応可能 |
| 使いやすさ | シンプルで理解しやすい | 設定が多少複雑 |
どちらも機械学習で使う重要な手法ですが、用途によって使い分けることが大切です。
まとめ：LightGBMと決定木の違いを押さえて活用しよう！
今回は「LightGBM」と「決定木」の違いについて詳しく解説しました。
決定木はシンプルで理解しやすいけれど、精度や速度面で限界があるのに対して、
LightGBMは複数の決定木を組み合わせて高い精度を実現し、大規模データでも速く処理できるという点が大きな違いです。
中学生でも理解しやすいポイントとして、決定木は木の質問ゲーム、LightGBMはそのゲームを繰り返してだんだん賢くなるイメージを持つと良いでしょう。
ぜひこの記事を参考に、あなたのデータ分析や機械学習の理解を深めてくださいね！
ところで、LightGBMの特徴の一つに「勾配ブースティング」がありますが、これは簡単に言うと失敗から学ぶということ。
決定木単体は一度しか挑戦しないけど、LightGBMは何回も決定木を作って、それぞれの結果の失敗をチェックしながら改善するんだ。
だから、まるでゲームのレベルを繰り返しクリアするうちにどんどん上手くなる感じなんだよ。
この工夫がLightGBMの高い精度と速さの秘密なんだ。
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