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

Некоторые преимущества LightGBM перед XGBoost в задачах текстовой классификации:

• Скорость обучения. 12 LightGBM обучается значительно быстрее, чем XGBoost. 12 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. 1
• Использование памяти. 1 LightGBM использует гистограммы для эффективного построения деревьев, что снижает потребление памяти по сравнению с другими алгоритмами GBDT. 1 Это делает его особенно подходящим для обработки больших наборов данных, которые могут не поместиться в памяти при традиционных подходах. 1
• Масштабируемость. 1 LightGBM эффективно масштабируется. 1 Благодаря возможностям распределённого обучения метод может эффективно обрабатывать большие наборы данных. 1 Это позволяет обучать модели на нескольких машинах параллельно, что значительно ускоряет процесс обработки больших наборов данных. 1
• Точность. 1 LightGBM старается поддерживать высокую скорость обучения и эффективно потреблять память, при этом он довольно точен. 1

Выбор между LightGBM и XGBoost зависит от конкретных задач и требований к модели. 3