Geregulariseerd LightGBM
Geregulariseerd LightGBM past L1- (lasso) en L2- (ridge) straftermen toe op de objectieffunctie van de bladgewichten van LightGBM — Microsofts zeer efficiënte gradient boosting-framework — om modelcomplexiteit te beheersen, overfitting te verminderen en generalisatie te verbeteren bij tabulaire classificatie- en regressietaken met hoogdimensionale of ruisgevoelige feature-sets.
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, 3146–3154. link ↗
- Chen, T., & Guestrin, C. (2016). XGBoost: A scalable tree boosting system. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 785–794. DOI: 10.1145/2939672.2939785 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/machine-learning/regularized-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.
- CatBoostMachine learning↔ compare
- Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- LightGBMMachine learning↔ compare
- Reguliere Gradient BoostingMachine learning↔ compare
- XGBoostMachine learning↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →