Methodenbewijsdossier

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.

Sources recorded, not reviewed

Bronrecord

Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.

Light Gradient Boosting Machine

Taxonomisch methodendossier · ml-model / machine-learning

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. · URL

Volledige methode openen

Gecureerde claims

Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.

Nog geen gecureerde claims

Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.

Gerelateerde methoden

Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.

Same method familyDecision Treemachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyIsolation Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoLogistic Regressionmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyRandom Forestmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyXGBoostmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.