LightGBM

LightGBM ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka untuk Microsoft Windows, Linux, Mac OS dan sistem pengendalian lain. Ia adalah berdasarkan pepohon keputusan yang dirangsang kecerunan dan digunakan untuk meramalkan nilai sasaran set data dengan membina model berasaskan pepohon menggunakan pepohon binari. LightGBM ialah pelaksanaan rangka kerja peningkatan kecerunan yang cekap dan berprestasi tinggi. Pustaka mempunyai kelebihan kerana lebih pantas daripada algoritma penggalak sedia ada dan ia paling sesuai untuk set data berskala besar.

LightGBM dibina di atas perpustakaan C++ yang terkenal yang dikenali sebagai LGBM. Pustaka ini membolehkan pengguna menyokong ciri seperti pembelajaran teragih, set data besar dan DFS. LightGBM ialah rangka kerja peningkatan kecerunan teragih yang direka untuk pengkomputeran heterogen dan membolehkan latihan pepohon dirangsang pada data secara selari.

LightGBM boleh dijalankan terus dari baris arahan atau disepadukan dengan pangkalan kod sedia ada sebagai perpustakaan kongsi C++ atau statik. LightGBM menawarkan kelebihan berbanding perpustakaan pembelajaran mesin penggalak lain, termasuk latihan yang lebih pantas, kecekapan yang lebih tinggi, lebih selari dan ketepatan yang lebih baik. Pustaka dioptimumkan untuk data yang jarang, yang terbaik untuk koleksi besar data tidak berstruktur atau separa berstruktur, seperti imej, teks atau audio.

LightGBM popular dalam banyak industri, terutamanya dalam kewangan, e-dagang dan penjagaan kesihatan. Ia telah digunakan untuk meramalkan pergolakan pelanggan, menganalisis gelagat pembelian pelanggan, mengenal pasti arah aliran pasaran dan mengoptimumkan prestasi portfolio. Ia juga digunakan dalam pengeluaran dan kejuruteraan untuk pengoptimuman aliran kerja dan peruntukan sumber.

LightGBM ialah perpustakaan pembelajaran mesin yang berkuasa dan mudah digunakan, menjadikannya pilihan popular dalam kalangan saintis data dan jurutera pembelajaran mesin.