방법 증거 기록
LightGBM
LightGBM is Microsoft's gradient boosting decision tree implementation, introduced by Ke and colleagues in 2017, that grows trees leaf-wise and bins features into histograms for speed. On large datasets it is much faster than XGBoost while retaining strong predictive accuracy.
원본 기록
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Light Gradient Boosting Machine
분류학적 방법 기록 · ml-model / machine-learning
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