Ánh sángGBM

LightGBM là thư viện máy học mã nguồn mở dành cho Microsoft Windows, Linux, Mac OS và các hệ điều hành khác. Nó dựa trên các cây quyết định được tăng cường độ dốc và được sử dụng để dự đoán các giá trị đích của tập dữ liệu bằng cách xây dựng mô hình dựa trên cây sử dụng cây nhị phân. LightGBM là một triển khai khung tăng cường độ dốc hiệu quả và hiệu suất cao. Thư viện có ưu điểm là nhanh hơn các thuật toán tăng cường hiện có và phù hợp nhất với các tập dữ liệu quy mô lớn.

LightGBM được xây dựng dựa trên thư viện C++ nổi tiếng có tên LGBM. Thư viện này cho phép người dùng hỗ trợ các tính năng như học tập phân tán, bộ dữ liệu lớn và DFS. LightGBM là một khung tăng cường độ dốc phân tán được thiết kế cho điện toán không đồng nhất và cho phép đào tạo các cây được tăng cường trên dữ liệu một cách song song.

LightGBM có thể được chạy trực tiếp từ dòng lệnh hoặc được tích hợp với các cơ sở mã hiện có dưới dạng thư viện tĩnh hoặc chia sẻ C++. LightGBM mang lại những lợi thế so với các thư viện máy học nâng cao khác, bao gồm đào tạo nhanh hơn, hiệu quả cao hơn, tính song song hơn và độ chính xác cao hơn. Thư viện được tối ưu hóa cho dữ liệu thưa thớt, phù hợp nhất cho các bộ sưu tập lớn dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh.

LightGBM phổ biến trong nhiều ngành, đặc biệt là tài chính, thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe. Nó đã được sử dụng để dự đoán tỷ lệ rời bỏ khách hàng, phân tích hành vi mua hàng của khách hàng, xác định xu hướng thị trường và tối ưu hóa hiệu suất danh mục đầu tư. Nó cũng được sử dụng trong sản xuất và kỹ thuật để tối ưu hóa quy trình làm việc và phân bổ nguồn lực.

LightGBM là một thư viện máy học mạnh mẽ và dễ sử dụng, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến của các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học.