เปรียบเทียบวิธี

	LightGBM แบบ Regularized	ไลท์จีบีเอ็ม
สาขาวิชา	การเรียนรู้ของเครื่อง	การเรียนรู้ของเครื่อง
ตระกูล	Machine learning	Machine learning
ปีกำเนิด	2017	2017
ผู้ริเริ่ม	Ke, G. et al. (Microsoft Research)	Ke, G. et al. (Microsoft)
ประเภท	Regularized gradient boosting ensemble	Gradient boosting decision tree ensemble
แหล่งต้นตำรับ	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.	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.
ชื่อเรียกอื่น	LightGBM with L1/L2 regularization, penalized LightGBM, LightGBM ridge/lasso, regularized LGBM	LightGBM, Light Gradient Boosting Machine, lgbm, leaf-wise gradient boosting
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	Regularized LightGBM applies L1 (lasso) and L2 (ridge) penalty terms to the leaf weight objective of LightGBM — Microsoft's highly efficient gradient boosting framework — to control model complexity, reduce overfitting, and improve generalization on tabular classification and regression tasks with high-dimensional or noisy feature sets.	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.