LightGBM Bayesiano
LightGBM Bayesiano combina LightGBM — un framework di gradient boosting basato su istogrammi altamente efficiente — con l'ottimizzazione Bayesiana degli iperparametri. Invece di una ricerca esaustiva a griglia (grid search) o una ricerca casuale (random search), un modello surrogato probabilistico guida la ricerca degli iperparametri ottimali, riducendo drasticamente il numero di costose valutazioni del modello necessarie per raggiungere elevate prestazioni predittive.
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Fonti
- 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. In Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 3146–3154. link ↗
- Snoek, J., Larochelle, H., & Adams, R. P. (2012). Practical Bayesian optimization of machine learning algorithms. In Advances in Neural Information Processing Systems, 25, 2951–2959. link ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). LightGBM with Bayesian Hyperparameter Optimization. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/bayesian-lightgbm
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