LightGBM Semisupervisado
LightGBM Semisupervisado combina el marco de gradient boosting altamente eficiente de LightGBM con estrategias semisupervisadas —más comúnmente pseudoetiquetado o autoentrenamiento— para explotar grandes conjuntos de datos sin etiquetar junto con un conjunto etiquetado más pequeño, mejorando el rendimiento predictivo cuando la obtención de etiquetas es costosa o requiere mucho tiempo.
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Fuentes
- 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
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning with Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/semi-supervised-lightgbm
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- Gradient Boosting Semi-supervisadoAprendizaje automático↔ compare
- Bosque Aleatorio Semi-supervisadoAprendizaje automático↔ compare
- XGBoost semi-supervisadoAprendizaje automático↔ compare
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