なるほど、ランダムフォレストとLightGBMだとどっちが早い？
一般的に、LightGBMの方がランダムフォレストよりも高速です。LightGBMは、勾配ブースティングアルゴリズムを使用しており、データセットの特徴量や規模に関わらず、高速かつ効率的にトレーニングを行うことができます。一方で、ランダムフォレストは複数の決定木を独立してトレーニングするため、トレーニングや予測に時間がかかることがあります。
ただし、データセットのサイズや特性によっては、ランダムフォレストの方がLightGBMよりも優れている場合もあります。具体的な速度比較を行う場合は、両方のアルゴリズムを実際にデータに適用し、トレーニングおよび予測の実行時間を比較することが重要です。