Halbüberwachte LightGBM
Semi-supervised LightGBM kombiniert das hocheffiziente Gradient Boosting Framework von LightGBM mit semi-überwachten Strategien – am häufigsten Pseudo-Labeling oder Self-Training –, um große Mengen unbeschrifteter Daten neben einem kleineren Satz beschrifteter Daten zu nutzen und die Vorhersageleistung zu verbessern, wenn die Beschaffung von Labels kostspielig oder zeitaufwendig 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, 3146–3154. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning with Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/semi-supervised-lightgbm
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