Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą Gradient Boosting
Gradient Boosting to potężna technika uczenia maszynowego typu ensemble, stosowana do regresji i klasyfikacji. Buduje modele sekwencyjnie, zazwyczaj na bazie drzew decyzyjnych, by optymalizować predykcje, poprawiać dokładność i zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu. Szeroko wykorzystywana w konkursach data science i rozwiązaniach biznesowych.
LightGBM, czyli Light Gradient Boosting Machine, to zaawansowane środowisko boostingowe gradientowe opracowane przez Microsoft. Zaprojektowane do wysokowydajnych zadań uczenia maszynowego, takich jak klasyfikacja, ranking i regresja, LightGBM doskonale radzi sobie z obsługą dużych zbiorów danych, zużywając minimalną ilość pamięci i zapewniając wysoką dokładność.
XGBoost oznacza Extreme Gradient Boosting. Jest to zoptymalizowana, rozproszona biblioteka gradient boosting zaprojektowana do wydajnego i skalowalnego trenowania modeli uczenia maszynowego, znana ze swojej szybkości, wydajności i solidnej regularyzacji.
