В чем преимущества использования LightGBM вместо классического GBM?

Некоторые преимущества использования LightGBM вместо классического GBM:

• Высокая скорость обучения. www.mql5.com pythonlib.ru LightGBM использует одностороннюю выборку 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
• Снижение потребления памяти. www.mql5.com LightGBM использует гистограммы для эффективного построения деревьев, что снижает потребление памяти по сравнению с другими алгоритмами. www.mql5.com Это делает его 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, благодаря возможностям распределённого обучения. 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
• Встроенная работа с категориальными признаками. pythonlib.ru LightGBM поддерживает категориальные переменные без необходимости предварительного кодирования. pythonlib.ru
• Возможность настройки практически всех аспектов модели. pythonlib.ru LightGBM позволяет настраивать функции потерь и показатели оценки. www.mql5.com