LightGBM
LightGBM je Majkrosoftova implementacija stabala odlučivanja sa gradijentnim bustovanjem, koju su predstavili Ke i kolege 2017. godine. Ona raste stabla list-po-list i grupiše obeležja u histograme radi brzine. Na velikim skupovima podataka je mnogo brža od XGBoost-a, zadržavajući visoku prediktivnu tačnost.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+7 more
Izvori
- 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. link ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). Light Gradient Boosting Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/machine-learning/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.
- Дрво одлучивањаMašinsko učenje↔ compare
- Isolation ForestMašinsko učenje↔ compare
- Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
- XGBoostMašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →