Online LightGBM
Online LightGBM wendet das Light Gradient-Boosting Machine Framework inkrementell an: Anstatt alle Trainingsdaten auf einmal zu benötigen, wird das Modell in Mini-Batches oder Datenblöcken aktualisiert, sobald diese eintreffen. Dies ermöglicht den Einsatz des effizienten histogrammbasierten Boostings von LightGBM in Streaming-, kontinuierlichen Lern- und Datenerweiterungsszenarien, ohne dass ein vollständiges erneutes Training von Grund auf erforderlich ist.
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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. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
- Bifet, A., & Gavalda, R. (2009). Adaptive Learning from Evolving Data Streams. Advances in Intelligent Data Analysis VIII. Lecture Notes in Computer Science, vol 5772. Springer. DOI: 10.1007/978-3-642-03915-7_22 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Online / Incremental LightGBM (Light Gradient-Boosting Machine with Streaming Updates). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/online-lightgbm
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