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# LightGBM モデルを調整する
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自動モデル調整は、ハイパーパラメータ調整とも呼ばれ、データセットのトレーニングと検証でさまざまなハイパーパラメータをテストする多数のジョブを実行して、モデルの最適なバージョンを見つけます。**モデル調整は、次のハイパーパラメータに重点を置いています。

**注記**  
学習目的関数は、ラベル列の一意の整数の数によって決定される分類タスクの種類に基づいて自動的に割り当てられます。詳細については、「[LightGBM ハイパーパラメータ](lightgbm-hyperparameters.md)」を参照してください。
+ モデルトレーニング中に最適化する学習の目標関数
+ 検証中にモデルのパフォーマンスを評価するための評価指標
+ モデルの自動調整時に使用する一連のハイパーパラメータと各値の範囲

自動モデル調整は、指定されたハイパーパラメータを検索して、選択された評価メトリクスを最適化するモデルになる値の組み合わせを見つけます。

**注記**  
LightGBM の自動モデル調整は、Amazon SageMaker SDK からのみ使用できます。SageMaker AI コンソールから使用することはできません。

モデル調整の詳細については、「[SageMaker AI の自動モデルチューニング](automatic-model-tuning.md)」を参照してください。

## LightGBM アルゴリズムで計算される評価メトリクス
<a name="lightgbm-metrics"></a>

SageMaker AI LightGBM アルゴリズムは、モデルの検証に次のメトリクスを使用して計算します。評価メトリクスは、ラベル列の一意の整数の数によって決定される分類タスクの種類に基づいて自動的に割り当てられます。


| メトリクス名 | 説明 | 最適化の方向 | 正規表現パターン | 
| --- | --- | --- | --- | 
| rmse | 二乗平均平方根誤差 | 最小化 | "rmse: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| l1 | 平均絶対誤差 | 最小化 | "l1: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| l2 | 平均二乗誤差 | 最小化 | "l2: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| huber | Huber 損失 | 最小化 | "huber: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| fair | 公平性損失 | 最小化 | "fair: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| binary\_logloss | 二項交差エントロピー | 最大化 | "binary\_logloss: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| binary\_error | バイナリエラー | 最小化 | "binary\_error: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| auc | AUC | 最大化 | "auc: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| average\_precision | 平均適合率スコア | 最大化 | "average\_precision: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| multi\_logloss | マルチクラス交差エントロピー | 最大化 | "multi\_logloss: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| multi\_error | 多クラスエラースコア | 最小化 | "multi\_error: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| auc\_mu | AUC-mu | 最大化 | "auc\_mu: ([0-9\\\\.]\+)" | 
| cross\_entropy | 交差エントロピー | 最小化 | "cross\_entropy: ([0-9\\\\.]\+)" | 

## 調整可能な LightGBM ハイパーパラメータ
<a name="lightgbm-tunable-hyperparameters"></a>

次のハイパーパラメータを使用して LightGBM モデルを調整します。LightGBM 検証メトリクスの最適化に最も影響を与えるハイパーパラメータは、`learning_rate`、`num_leaves`、`feature_fraction`、`bagging_fraction`、`bagging_freq`、`max_depth`、および `min_data_in_leaf` です。すべての LightGBM ハイパーパラメータのリストについては、「[LightGBM ハイパーパラメータ](lightgbm-hyperparameters.md)」を参照してください。


| パラメータ名 | パラメータタイプ | 推奨範囲 | 
| --- | --- | --- | 
| learning\_rate | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.001、MaxValue: 0.01 | 
| num\_leaves | IntegerParameterRanges | MinValue: 10、MaxValue: 100 | 
| feature\_fraction | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.1、MaxValue: 1.0 | 
| bagging\_fraction | ContinuousParameterRanges | MinValue: 0.1、MaxValue: 1.0 | 
| bagging\_freq | IntegerParameterRanges | MinValue: 0、MaxValue: 10 | 
| max\_depth | IntegerParameterRanges | MinValue: 15、MaxValue: 100 | 
| min\_data\_in\_leaf | IntegerParameterRanges | MinValue: 10、MaxValue: 200 |