لایتجیبیام برخط (Online LightGBM)
لایتجیبیام برخط (Online LightGBM) چارچوب ماشین گرادیان افزایشی سبک (Light Gradient-Boosting Machine) را به صورت افزایشی به کار میگیرد: به جای نیاز به تمام دادههای آموزشی به صورت یکجا، مدل به صورت دستههای کوچک یا قطعات دادهای با رسیدن آنها بهروز میشود. این امر امکان میدهد تا تقویت مبتنی بر هیستوگرام کارآمد LightGBM در سناریوهای جریانی، یادگیری پیوسته، و گسترش داده بدون نیاز به آموزش مجدد از ابتدا مستقر شود.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Online / Incremental LightGBM (Light Gradient-Boosting Machine with Streaming Updates). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/online-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.
- گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)یادگیری ماشین↔ compare
- لایتجیبیام (LightGBM)یادگیری ماشین↔ compare
- افزایش گرادیان آنلاینیادگیری ماشین↔ compare
- یادگیری آنلاینیادگیری ماشین↔ compare
- Online Random Forestیادگیری ماشین↔ compare
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →