LightGBM مقاوم
LightGBM مقاوم یک چارچوب تقویت گرادیان است که موتور بسیار کارآمد LightGBM مایکروسافت را با توابع زیان مقاوم در برابر دادههای پرت ترکیب میکند — که معمولاً تابع هابر (Huber)، کوانتیل (quantile) یا میانگین قدر مطلق خطا (mean absolute error) هستند — تا پیشبینیها به طور نامتناسبی توسط مشاهدات افراطی یا نادرست تحریف نشوند. این روش سرعت و رشد درختی مبتنی بر برگ LightGBM را حفظ میکند و در عین حال مقاومت در برابر نویز دم سنگین در متغیر هدف را فراهم میآورد.
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, 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 ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Robust LightGBM (Light Gradient Boosting Machine with Robust Loss Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/robust-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.
- CatBoostیادگیری ماشین↔ compare
- گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)یادگیری ماشین↔ compare
- رگرسیون هیوبرآمار↔ compare
- لایتجیبیام (LightGBM)یادگیری ماشین↔ compare
- جنگل تصادفییادگیری ماشین↔ compare
- XGBoostیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →