LightGBM
LightGBM adalah implementasi decision tree gradient boosting dari Microsoft, diperkenalkan oleh Ke dan rekan pada tahun 2017, yang menumbuhkan pohon secara leaf-wise (dari daun ke daun) dan mengelompokkan fitur ke dalam histogram untuk kecepatan. Pada dataset besar, ini jauh lebih cepat daripada XGBoost sambil mempertahankan akurasi prediksi yang kuat.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Pohon KeputusanPembelajaran Mesin↔ compare
- Isolation ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- Regresi LogistikStatistika Penelitian↔ compare
- Random ForestPembelajaran Mesin↔ compare
- XGBoostPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →