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LightGBM 작동 방식
LightGBM는 구배 기반 원사이드 샘플링(GBDT)과 전용 특성 번들링()이라는 두 가지 새로운 기법을 추가하여 기존 구배 부스팅 의사결정 트리(GOSS) 알고리즘을 구현합니다EFB. 이러한 기술은 의 효율성과 확장성을 크게 개선하도록 설계되었습니다GBDT.
LightGBM 알고리즘은 다양한 데이터 유형, 관계, 배포 및 미세 조정할 수 있는 하이퍼파라미터의 다양성을 강력하게 처리하기 때문에 기계 학습 경쟁에서 잘 작동합니다. 회귀, 분류(바이너리 및 멀티클래스) 및 순위 문제에 LightGBM를 사용할 수 있습니다.
그라디언트 부스팅에 대한 자세한 내용은 알고리즘 작동 방식 SageMaker XGBoost 단원을 참조하세요. LightGBM 메서드에 사용되는 추가 GOSS 및 EFB 기술에 대한 자세한 내용은 Light GBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
