Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) to wydajny, otwartoźródłowy framework uczenia maszynowego opracowany przez Microsoft, oparty na algorytmach drzew decyzyjnych i metodzie gradient boosting. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, algorytm ten rozwija drzewa w sposób pionowy (leaf-wise), wybierając liście przynoszące największy spadek straty, co przyspiesza naukę. Dzięki zastosowaniu innowacyjnych technik GOSS oraz EFB, framework znacząco redukuje zużycie pamięci i drastycznie skraca czas trenowania na dużych zbiorach danych. Jest on powszechnie wykorzystywany w projektach data science do zadań klasyfikacji, regresji oraz pozycjonowania.
Źródło: geeksforgeeks.org
