LightGBM
LightGBM er Microsofts implementering af gradient boosting decision trees, introduceret af Ke og kolleger i 2017, som opbygger træer blad-for-blad og grupperer features i histogrammer for hastighed. På store datasæt er den meget hurtigere end XGBoost, samtidig med at den bibeholder stærk prædiktiv nøjagtighed.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- BeslutningstræMaskinlæring↔ compare
- Isolation ForestMaskinlæring↔ compare
- Logistisk regressionForskningsstatistik↔ compare
- Random ForestMaskinlæring↔ compare
- XGBoostMaskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →