Robust LightGBM
Robust LightGBM ist ein Gradient-Boosting-Framework, das Microsofts hocheffiziente LightGBM-Engine mit outlier-resistenten Verlustfunktionen kombiniert – am häufigsten Huber-, Quantil- oder Mean Absolute Error –, sodass Vorhersagen nicht übermäßig durch extreme oder fehlerhafte Beobachtungen verzerrt werden. Es behält die Geschwindigkeit und das blattweise Baumwachstum von LightGBM bei und bietet gleichzeitig Widerstandsfähigkeit gegen stark verrauschte Zielvariablen.
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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, 3146–3154. link ↗
- Friedman, J. H. (2001). Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine. The Annals of Statistics, 29(5), 1189–1232. DOI: 10.1214/aos/1013203451 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust LightGBM (Light Gradient Boosting Machine with Robust Loss Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/robust-lightgbm
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