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Gradient Boosting ist eine leistungsstarke Ensemble-Methode des maschinellen Lernens für Regression und Klassifikation. Sie baut Modelle sequenziell auf, typischerweise mit Entscheidungsbäumen, um Vorhersagen zu optimieren, die Genauigkeit zu verbessern und Überanpassung zu verhindern. Weit verbreitet in Data-Science-Wettbewerben und Geschäftslösungen.
LightGBM, oder Light Gradient Boosting Machine, ist ein fortschrittliches Gradient-Boosting-Framework, das von Microsoft entwickelt wurde. Es ist für leistungsstarke Machine-Learning-Aufgaben wie Klassifikation, Ranking und Regression konzipiert, zeichnet sich durch effiziente Verarbeitung großer Datensätze mit geringem Speicherbedarf und hoher Genauigkeit aus.
XGBoost steht für Extreme Gradient Boosting. Es ist eine optimierte, verteilte Gradient-Boosting-Bibliothek, die für effizientes und skalierbares Training von Machine-Learning-Modellen entwickelt wurde und für ihre Geschwindigkeit, Leistung und robuste Regularisierung bekannt ist.
