LightGBM est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source pour Microsoft Windows, Linux, Mac OS et d'autres systèmes d'exploitation. Elle est basée sur les arbres de décision boostés par le gradient et est utilisée pour prédire les valeurs cibles d'un ensemble de données en construisant un modèle arborescent utilisant des arbres binaires. LightGBM est une implémentation efficace et performante du cadre de boosting de gradient. La bibliothèque a l'avantage d'être plus rapide que les algorithmes de boosting existants et elle est mieux adaptée aux ensembles de données à grande échelle.

LightGBM est construit sur la base de la bibliothèque C++ connue sous le nom de LGBM. Cette bibliothèque permet aux utilisateurs de prendre en charge des fonctions telles que l'apprentissage distribué, les grands ensembles de données et le DFS. LightGBM est un cadre distribué de boosting de gradient conçu pour l'informatique hétérogène et permet l'apprentissage d'arbres boostés sur des données en parallèle.

LightGBM peut être exécuté directement à partir de la ligne de commande ou intégré à des bases de code existantes en tant que bibliothèque C++ partagée ou statique. LightGBM offre des avantages par rapport à d'autres bibliothèques d'apprentissage machine boosting, notamment une formation plus rapide, une plus grande efficacité, plus de parallélisme et une meilleure précision. La bibliothèque est optimisée pour les données éparses, ce qui est préférable pour les grandes collections de données non structurées ou semi-structurées, telles que les images, le texte ou l'audio.

LightGBM est populaire dans de nombreux secteurs, en particulier dans la finance, le commerce électronique et les soins de santé. Il a été utilisé pour prédire l'attrition des clients, analyser leur comportement d'achat, identifier les tendances du marché et optimiser la performance des portefeuilles. Elle est également utilisée dans les domaines de la production et de l'ingénierie pour optimiser le flux de travail et l'allocation des ressources.

LightGBM est une bibliothèque d'apprentissage automatique puissante et facile à utiliser, ce qui en fait un choix populaire parmi les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique.

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