# LightGBM Ke ほか(2017, NeurIPS)が発表した高効率な勾配ブースティング決定木(GBDT)ライブラリ。[[@2026__MLSys2026__Cost-aware Duration Prediction for Software Upgrades in Datacenters]]では、Acela の Model Training and Selection(MTS)モジュールが LightGBM を用いて分位点勾配ブースティング木(QGBT)を構築し、木の本数・深さ・学習率などのハイパーパラメータを調整しながらソフトウェアアップグレードの所要時間の条件付き分位点を推定する(Source: [[@2026__MLSys2026__Cost-aware Duration Prediction for Software Upgrades in Datacenters]] §5「MTS module」)。