Bayesian LightGBM
Bayesian LightGBM kombiniert LightGBM – ein hocheffizientes, histogrammbasiertes Gradient-Boosting-Framework – mit bayesianischer Hyperparameter-Optimierung. Anstelle einer erschöpfenden Gitter- oder Zufallssuche leitet ein probabilistisches Surrogatmodell die Suche nach optimalen Hyperparametern, wodurch die Anzahl der rechenintensiven Modellbewertungen, die zur Erzielung einer starken Vorhersageleistung erforderlich sind, drastisch reduziert wird.
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Quellen
- 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. In Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 3146–3154. link ↗
- Snoek, J., Larochelle, H., & Adams, R. P. (2012). Practical Bayesian optimization of machine learning algorithms. In Advances in Neural Information Processing Systems, 25, 2951–2959. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). LightGBM with Bayesian Hyperparameter Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/bayesian-lightgbm
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