Light Gradient Boosting Machine の略。
機械学習における教師あり学習のアルゴリズムのひとつ。
勾配ブースティングを使用した、決定木による手法。
「Light」=軽い、高速であることが特徴。XGBoostよりも高速。
大規模データの分析にも適している。

XGBoostなどの決定木手法では、「leaf Wise」という学習方法を使用し、階層ごとに分岐させる。
ひとつの階層の分岐がすべて終わってから次の階層へ進むため、時間がかかっていた。

Light GBMは、分岐が必要なくなった葉の計算は行わず、重要であると判断された葉ごとの学習のみを行うため、高速である。