Machine learning
لايت جي بي إم
لايت جي بي إم هو تطبيق لتعزيز الأشجار القرارية التدرجية من مايكروسوفت، قدمه كي وزملاؤه في عام 2017، والذي ينمي الأشجار ورقة بورقة ويجمع الميزات في رسوم بيانية تكرارية للسرعة. على مجموعات البيانات الكبيرة، يكون أسرع بكثير من إكس جي بي أو أو إس مع الاحتفاظ بدقة تنبؤية قوية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
المصادر
- Ke, G., Meng, Q., Finley, T., Wang, T., Chen, W., Ma, W., Ye, Q. & Liu, T.-Y. (2017). LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 30, 3146–3154. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/lightgbm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شجرة القرار (Decision Tree)تعلم الآلة↔ compare
- غابة العزلتعلم الآلة↔ compare
- الانحدار اللوجستيإحصاء البحث↔ compare
- الغابات العشوائيةتعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare
يُستشهد بها في
التعلم النشط باستخدام LightGBMبايزيان لايت جي بي إمإكس جي بي أوست البايزيتعزيز التدرج (Gradient Boosting)تعزيز التدرجنموذج تعزيز التدرج الخفيف (Online LightGBM)تعزيز التدرج المنتظمتطبيق LightGBM المُنتظم (Regularized LightGBM)LightGBM المعزز بالمتانة (Robust LightGBM)التعزيز التدرجي ذاتي الإشرافLightGBM ذاتي الإشرافLightGBM شبه المُشرف عليه