Online LightGBM
Online LightGBM past het Light Gradient-Boosting Machine-framework incrementeel toe: in plaats van alle trainingsgegevens tegelijk te vereisen, wordt het model bijgewerkt in mini-batches of gegevenschunks naarmate deze binnenkomen. Dit maakt het mogelijk om LightGBM's efficiënte histogram-gebaseerde boosting in te zetten in scenario's met streaming, continu leren en gegevensuitbreiding, zonder opnieuw te hoeven trainen vanaf nul.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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. link ↗
- Bifet, A., & Gavalda, R. (2009). Adaptive Learning from Evolving Data Streams. Advances in Intelligent Data Analysis VIII. Lecture Notes in Computer Science, vol 5772. Springer. DOI: 10.1007/978-3-642-03915-7_22 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Online / Incremental LightGBM (Light Gradient-Boosting Machine with Streaming Updates). ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/online-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.
- Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- LightGBMMachine learning↔ compare
- Online Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- Online LerenMachine learning↔ compare
- Online Random ForestMachine learning↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →