LightGBM

LightGBM veya Light Gradient Boosting Machine, Microsoft tarafından geliştirilen gelişmiş bir gradient boosting framework’üdür. Bu yüksek performanslı araç, özellikle sınıflandırma, sıralama ve regresyon olmak üzere çok çeşitli makine öğrenimi görevleri için tasarlanmıştır. LightGBM’nin öne çıkan özelliklerinden biri, çok büyük veri setlerini verimli bir şekilde işleyebilmesi, minimum bellek kullanımıyla yüksek doğruluk sunabilmesidir. Bu, Gradient-based One-Side Sampling (GOSS) ve Exclusive Feature Bundling (EFB) gibi yenilikçi teknikler ve optimizasyonların yanı sıra histogram tabanlı karar ağacı öğrenme algoritması sayesinde sağlanır.

LightGBM, özellikle büyük ölçekli veri işleme ve gerçek zamanlı uygulamalar için gerekli olan hızı ve verimliliğiyle tanınır. Paralel ve dağıtık hesaplama desteği sayesinde ölçeklenebilirliği artar ve büyük veri işlemleri için ideal bir tercih olur.

LightGBM’nin Temel Özellikleri

1. Gradient-Based One-Side Sampling (GOSS)

GOSS, LightGBM’nin eğitim verimliliği ve doğruluğunu artırmak için kullandığı benzersiz bir örnekleme yöntemidir. Geleneksel gradient boosting karar ağaçları (GBDT), tüm veri örneklerini eşit şekilde işler ve bu verimsiz olabilir. GOSS ise, daha yüksek tahmin hatasına sahip büyük gradyanlara öncelik verir ve küçük gradyanlardan rastgele örnekler seçer. Bu seçici veri tutma yöntemi, LightGBM’nin bilgi kazancı tahmininde en bilgilendirici veri noktalarına odaklanmasını sağlar, eğitim için gereken veri seti boyutunu azaltır ve doğruluğu artırır.

2. Exclusive Feature Bundling (EFB)

EFB, birbirini dışlayan özelliklerin—aynı anda nadiren sıfırdan farklı değerler alan özellikler—tek bir özellikte birleştirildiği bir boyut indirgeme tekniğidir. Bu yöntem, doğruluktan ödün vermeden etkin özellik sayısını önemli ölçüde azaltır; böylece daha verimli model eğitimi ve daha hızlı hesaplamalar mümkün olur.

3. Yaprak Bazlı Ağaç Büyümesi

Diğer GBDT’lerde kullanılan geleneksel seviye bazlı ağaç büyütmenin aksine, LightGBM yaprak bazlı bir strateji kullanır. Bu yaklaşım, kayıptaki en büyük azalmayı sağlayan yaprağı seçerek ağaçları büyütür; bu da potansiyel olarak daha derin ağaçlar ve daha yüksek doğruluk anlamına gelir. Ancak, bu yöntem aşırı öğrenme (overfitting) riskini artırabilir; bu da çeşitli düzenleme teknikleriyle azaltılabilir.

4. Histogram Tabanlı Öğrenme

LightGBM, ağaç inşasını hızlandırmak için histogram tabanlı bir algoritma kullanır. Tüm olası bölme noktalarını değerlendirmek yerine, özellik değerlerini ayrık kutulara gruplar ve en iyi bölmeleri belirlemek için histogramlar oluşturur. Bu yaklaşım, hesaplama karmaşıklığını ve bellek kullanımını azaltır, LightGBM’nin hızına önemli ölçüde katkı sağlar.

LightGBM’nin Avantajları

• Verimlilik ve Hız: LightGBM, hız ve verimlilik için optimize edilmiştir; birçok diğer gradient boosting algoritmasına kıyasla daha hızlı eğitim sunar. Bu, özellikle büyük veri işlemleri ve gerçek zamanlı uygulamalar için avantaj sağlar.
• Düşük Bellek Kullanımı: Optimum veri işleme ve EFB gibi teknikler sayesinde LightGBM, bellek tüketimini minimize eder; bu da büyük veri setlerinin yönetiminde kritiktir.
• Yüksek Doğruluk: Yaprak bazlı büyüme, GOSS ve histogram tabanlı öğrenmenin entegrasyonu, LightGBM’nin yüksek doğruluk elde etmesini sağlar ve tahmine dayalı modelleme için güçlü bir seçenek sunar.
• Paralel ve Dağıtık Öğrenme: LightGBM, paralel işlemeyi ve dağıtık öğrenmeyi destekler; böylece birden fazla çekirdek ve makine kullanarak eğitimi hızlandırabilir, özellikle büyük veri uygulamalarında fayda sağlar.
• Ölçeklenebilirlik: LightGBM’nin ölçeklenebilirliği, büyük veri setlerini etkin bir şekilde yönetebilmesini sağlar ve onu büyük veri görevleri için uygun kılar.

Kullanım Alanları ve Uygulamalar

1. Finansal Hizmetler

LightGBM, finans sektöründe kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti ve risk yönetimi gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Büyük veri hacimlerini hızlı ve doğru şekilde işleyebilme yeteneği, bu zaman hassas uygulamalarda çok değerlidir.

2. Sağlık

Sağlık alanında LightGBM, hastalık tahmini, hasta risk değerlendirmesi ve kişiselleştirilmiş tıp gibi tahmine dayalı modelleme görevlerinde kullanılır. Verimliliği ve doğruluğu, hasta bakımı için kritik olan güvenilir modellerin geliştirilmesinde önemlidir.

3. Pazarlama ve E-ticaret

LightGBM, müşteri segmentasyonu, öneri sistemleri ve tahmine dayalı analiz gibi pazarlama ve e-ticaret uygulamalarında kullanılır. İşletmelerin müşteri davranışı ve tercihleri temelinde stratejiler geliştirmesine olanak tanır; böylece müşteri memnuniyeti artar ve satışlar yükselir.

4. Arama Motorları ve Öneri Sistemleri

LightGBM Ranker, LightGBM içinde yer alan özel bir model olup, sıralama görevlerinde—arama motoru sonuçları ve öneri sistemleri gibi—üstün performans gösterir. Öğelerin alaka düzeyine göre sıralanmasını optimize ederek kullanıcı deneyimini iyileştirir.

LightGBM’nin Pratikte Kullanımı Örnekleri

Regresyon

LightGBM, sürekli değerlerin tahmini için regresyon görevlerinde kullanılır. Eksik değerleri ve kategorik özellikleri verimli bir şekilde işleyebilmesi, onu çeşitli regresyon problemlerinde tercih edilen bir seçenek yapar.

Sınıflandırma

Sınıflandırma görevlerinde LightGBM, kategorik sonuçları tahmin eder. Özellikle ikili ve çok sınıflı sınıflandırmada yüksek doğruluk ve hızlı eğitim süreleri sunar.

Zaman Serisi Tahmini

LightGBM, zaman serisi verilerinin tahmini için de uygundur. Hızı ve büyük veri setlerini işleyebilme kapasitesi, zamanında tahminlerin gerekli olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir.

Kantitatif Regresyon

LightGBM, yanıt değişkeninin koşullu kantillerinin tahmini için faydalı olan kantitatif regresyonu destekler; bu sayede belirli uygulamalarda daha incelikli tahminler yapılabilir.

AI Otomasyon ve Chatbotlarla Entegrasyon

AI otomasyon ve chatbot uygulamalarında LightGBM, öngörü yeteneklerini güçlendirir, doğal dil işleme görevlerinde insan-bilgisayar etkileşimini geliştirir ve karar alma süreçlerini optimize eder. AI sistemlerine entegrasyonu, hızlı ve doğru tahminler sağlar; böylece otomatik sistemlerde daha yanıt veren ve akıllı etkileşimler mümkün olur.

Araştırma

1. Topolojik Veri Analizine Dayalı LightGBM Dayanıklı Optimizasyon Algoritması:
   Bu çalışmada Han Yang ve arkadaşları, LightGBM için gürültülü koşullarda resim sınıflandırmaya özel, TDA-LightGBM adlı dayanıklı bir optimizasyon algoritması öneriyor. Topolojik veri analizinin entegrasyonu ile bu yöntem, piksel ve topolojik özellikleri kapsamlı bir özellik vektöründe birleştirerek LightGBM’nin dayanıklılığını artırıyor. Bu yaklaşım, veri gürültüsü nedeniyle kararsız özellik çıkarımı ve azalan sınıflandırma doğruluğu zorluklarını ele alıyor. Deneysel sonuçlar, SOCOFing veri setinde standart LightGBM’ye göre doğrulukta %3 artış ve diğer veri setlerinde de önemli doğruluk gelişmeleri göstererek yöntemin gürültülü ortamlarda etkinliğini ortaya koyuyor. Daha fazla bilgi edinin

2. Regresyon ve Sınıflandırma Ağaçlarında Monoton Kısıtlamaları Sağlamak İçin Daha İyi Bir Yöntem:
   Charles Auguste ve çalışma arkadaşları, LightGBM’nin regresyon ve sınıflandırma ağaçlarında monoton kısıtlamaların uygulanması için yeni yöntemler tanıtmaktadır. Bu yöntemler, benzer hesaplama süreleriyle mevcut LightGBM uygulamasından daha iyi sonuçlar verir. Makale, monoton bölmelerin anlık faydası yerine uzun vadeli kazançlarını dikkate alarak ağaç bölmeyi iyileştiren sezgisel bir yaklaşımı ayrıntılı olarak açıklamaktadır. Adult veri setiyle yapılan deneylerde, önerilen yöntemlerin standart LightGBM’ye kıyasla kayıpta %1’e kadar azalma sağladığı ve daha büyük ağaçlarla daha da fazla gelişme potansiyeli olduğu görülmüştür. Daha fazla bilgi edinin