LightGBM Semi-supervisionado
LightGBM Semi-supervisionado combina o framework de gradient boosting altamente eficiente do LightGBM com estratégias semi-supervisionadas — mais comumente pseudo-rotulagem ou auto-treinamento — para explorar grandes conjuntos de dados não rotulados juntamente com um conjunto menor de dados rotulados, melhorando o desempenho preditivo quando a obtenção de rótulos é custosa ou demorada.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Learning with Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/semi-supervised-lightgbm
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