LightGBM
LightGBM on Microsofti gradient boosting otsustuspuu implementatsioon, mille Ke ja kolleegid 2017. aastal kasutusele võtsid. See kasvatab puid lehepõhiselt ja koondab tunnused histogrammidesse kiiruse suurendamiseks. Suurtel andmestikel on see palju kiirem kui XGBoost, säilitades samal ajal tugeva ennustusjõudluse.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
Allikad
- 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 (NeurIPS) 30, 3146–3154. link ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/lightgbm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- OtsustuspuuMasinõpe↔ compare
- Isolation ForestMasinõpe↔ compare
- Logistiline regressioonUurimisstatistika↔ compare
- Juhuslik metsMasinõpe↔ compare
- XGBoostMasinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →