В чем заключаются преимущества LightGBM по сравнению с XGBoost в задачах текстовой классификации?

Некоторые преимущества LightGBM перед XGBoost в задачах текстовой классификации:

• Скорость обучения. www.mql5.com datascience.eu LightGBM обучается значительно быстрее, чем XGBoost. www.mql5.com datascience.eu Для этого используется, например, односторонняя выборка на основе градиента (Gradient-based One-Side Sampling, GOSS), которая концентрируется на точках данных с более высокими ошибками и тем самым сокращает ненужные расчёты. www.mql5.com
• Использование памяти. www.mql5.com LightGBM использует гистограммы для эффективного построения деревьев, что снижает потребление памяти по сравнению с другими алгоритмами GBDT. www.mql5.com Это делает его особенно подходящим для обработки больших наборов данных, которые могут не поместиться в памяти при традиционных подходах. www.mql5.com
• Масштабируемость. www.mql5.com LightGBM эффективно масштабируется. www.mql5.com Благодаря возможностям распределённого обучения метод может эффективно обрабатывать большие наборы данных. www.mql5.com Это позволяет обучать модели на нескольких машинах параллельно, что значительно ускоряет процесс обработки больших наборов данных. www.mql5.com
• Точность. www.mql5.com LightGBM старается поддерживать высокую скорость обучения и эффективно потреблять память, при этом он довольно точен. www.mql5.com

Выбор между LightGBM и XGBoost зависит от конкретных задач и требований к модели. analyticsindiamag.com