LightGBM Regularisasi
LightGBM Regularisasi menerapkan suku penalti L1 (lasso) dan L2 (ridge) pada tujuan bobot daun (leaf weight objective) dari LightGBM — kerangka kerja gradient boosting yang sangat efisien dari Microsoft — untuk mengontrol kompleksitas model, mengurangi overfitting, dan meningkatkan generalisasi pada tugas klasifikasi dan regresi tabular dengan set fitur berdimensi tinggi atau berisik.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
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, 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/id/machine-learning/regularized-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.
- CatBoostPembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatan GradienPembelajaran Mesin↔ compare
- LightGBMPembelajaran Mesin↔ compare
- Peningkatkan Gradien TeregulasiPembelajaran Mesin↔ compare
- XGBoostPembelajaran Mesin↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →