LightGBM Semi-supervisionato
LightGBM Semi-supervisionato combina il framework di gradient boosting altamente efficiente di LightGBM con strategie semi-supervisionate — più comunemente pseudo-labeling o self-training — per sfruttare ampi pool di dati non etichettati insieme a un set più piccolo di dati etichettati, migliorando le prestazioni predittive quando l'ottenimento di etichette è costoso o richiede tempo.
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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. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 3146–3154. link ↗
- Chapelle, O., Scholkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03358-9
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning with Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/semi-supervised-lightgbm
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