LuzGBM

LightGBM es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto para Microsoft Windows, Linux, Mac OS y otros sistemas operativos. Se basa en árboles de decisión potenciados por gradiente y se utiliza para predecir los valores objetivo de un conjunto de datos mediante la construcción de un modelo basado en árboles binarios. LightGBM es una implementación eficiente y de alto rendimiento del marco de trabajo del gradient boosting. La biblioteca tiene la ventaja de ser más rápida que los algoritmos de refuerzo existentes y es más adecuada para conjuntos de datos a gran escala.

LightGBM se basa en la conocida biblioteca C++ LGBM. Esta biblioteca permite a los usuarios soportar características como el aprendizaje distribuido, grandes conjuntos de datos y DFS. LightGBM es un marco de trabajo de refuerzo de gradiente distribuido diseñado para la computación heterogénea y permite el entrenamiento de árboles reforzados en datos de forma paralela.

LightGBM puede ejecutarse directamente desde la línea de comandos o integrarse en bases de código existentes como biblioteca compartida o estática de C++. LightGBM ofrece ventajas sobre otras librerías de aprendizaje automático, como un entrenamiento más rápido, mayor eficiencia, más paralelismo y mejor precisión. La librería está optimizada para datos dispersos, lo que resulta idóneo para grandes colecciones de datos no estructurados o semiestructurados, como imágenes, texto o audio.

El LightGBM es popular en muchos sectores, sobre todo en finanzas, comercio electrónico y sanidad. Se ha utilizado para predecir la pérdida de clientes, analizar su comportamiento de compra, identificar las tendencias del mercado y optimizar el rendimiento de la cartera. También se utiliza en producción e ingeniería para optimizar el flujo de trabajo y la asignación de recursos.

LightGBM es una biblioteca de aprendizaje automático potente y fácil de usar, por lo que es una opción popular entre los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático.