В чем преимущества использования LightGBM для анализа данных?

Некоторые преимущества использования LightGBM для анализа данных:

• Скорость и эффективность. www.tutorialspoint.com www.ultralytics.com LightGBM разработан для задач машинного обучения, которые включают большие наборы данных и требуют быстрого обучения. www.ultralytics.com
• Работа с крупномасштабными наборами данных. www.tutorialspoint.com Благодаря распределённой вычислительной инфраструктуре LightGBM эффективно управляет многомерными данными с миллионами или миллиардами экземпляров. www.tutorialspoint.com
• Повышенная точность. www.tutorialspoint.com LightGBM использует рост по листьям и одностороннюю выборку на основе градиента (GOSS) для повышения точности модели. www.tutorialspoint.com
• Обработка категориальных объектов. www.tutorialspoint.com LightGBM переводит категориальные объекты в числовые значения, что уменьшает объём требуемой памяти и позволяет более точно моделировать реальные наборы данных. www.tutorialspoint.com
• Гибкость целевых функций. www.tutorialspoint.com Целевые функции LightGBM и метрики оценки могут быть изменены в соответствии с широким спектром потребностей моделирования. www.tutorialspoint.com
• Применение в реальном мире. www.ultralytics.com LightGBM подходит для различных приложений, связанных со структурированными или табличными данными, например для обнаружения мошенничества, прогнозного обслуживания, прогнозирования оттока клиентов и других задач. www.ultralytics.com