रेगुलराइज़्ड लाइटजीबीएम (Regularized LightGBM)
रेगुलराइज़्ड लाइटजीबीएम (Regularized LightGBM) लाइटजीबीएम (LightGBM) के लीफ वेट ऑब्जेक्टिव पर L1 (लैसो) और L2 (रिज) पेनाल्टी टर्म्स लागू करता है — माइक्रोसॉफ्ट का अत्यधिक कुशल ग्रेडिएंट बूस्टिंग फ्रेमवर्क — मॉडल की जटिलता को नियंत्रित करने, ओवरफिटिंग को कम करने और उच्च-आयामी या शोर वाले फीचर सेट के साथ सारणीबद्ध वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों पर सामान्यीकरण में सुधार करने के लिए।
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स्रोत
- 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 ↗
- Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/regularized-lightgbm
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