تطبيق LightGBM المُنتظم (Regularized LightGBM)
يطبق LightGBM المُنتظم حدود عقوبة L1 (lassso) و L2 (ridge) على هدف وزن الورقة (leaf weight objective) في LightGBM — إطار عمل التدرج المعزز عالي الكفاءة من Microsoft — للتحكم في تعقيد النموذج، وتقليل فرط التخصيص (overfitting)، وتحسين التعميم (generalization) في مهام التصنيف والانحدار الجدولية (tabular classification and regression tasks) ذات مجموعات الميزات عالية الأبعاد أو المشوشة.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
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, 30, 3146–3154. link ↗
- Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/regularized-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.
- CatBoostتعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرجتعلم الآلة↔ compare
- لايت جي بي إمتعلم الآلة↔ compare
- تعزيز التدرج المنتظمتعلم الآلة↔ compare
- XGBoostتعلم الآلة↔ compare