LightGBM

LightGBM - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Microsoft Windows, Linux, Mac OS и других операционных систем. Она основана на градиентном повышении деревьев решений и используется для прогнозирования целевых значений набора данных путем построения древовидной модели с использованием двоичных деревьев. LightGBM - это эффективная и высокопроизводительная реализация градиентного бустинга. Преимущество библиотеки в том, что она быстрее существующих алгоритмов бустинга и лучше всего подходит для работы с большими массивами данных.

LightGBM построена на основе известной библиотеки C++, известной как LGBM. Эта библиотека позволяет пользователям поддерживать такие функции, как распределенное обучение, большие наборы данных и DFS. LightGBM - это распределенный фреймворк градиентного бустинга, разработанный для гетерогенных вычислений и позволяющий параллельно обучать деревья бустинга на данных.

LightGBM можно запускать непосредственно из командной строки или интегрировать в существующие кодовые базы в качестве общей или статической библиотеки C++. LightGBM имеет преимущества перед другими библиотеками бустинг-машинного обучения, включая более быстрое обучение, более высокую эффективность, больший параллелизм и лучшую точность. Библиотека оптимизирована для разреженных данных, что лучше всего подходит для больших коллекций неструктурированных или полуструктурированных данных, таких как изображения, текст или аудио.

LightGBM популярен во многих отраслях, особенно в финансах, электронной коммерции и здравоохранении. Он используется для прогнозирования оттока клиентов, анализа покупательского поведения клиентов, выявления рыночных тенденций и оптимизации эффективности портфеля. Он также используется в производстве и инженерном деле для оптимизации рабочего процесса и распределения ресурсов.

LightGBM - это мощная и простая в использовании библиотека машинного обучения, что делает ее популярной среди специалистов по анализу данных и инженеров машинного обучения.