Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Funcionamiento de LightGBM
LightGBM implementa un algoritmo convencional de árbol de decisiones para aumentar el gradiente (GBDT) con la adición de dos técnicas novedosas: el Gradient-based One-Side muestreo (GOSS) y la combinación exclusiva de funciones (EFB). Estas técnicas están diseñadas para mejorar considerablemente la eficiencia y la escalabilidad del GBDT.
LightGBM tiene un gran rendimiento en competiciones de machine learning, ya que puede gestionar con solvencia distintos tipos de datos, relaciones y distribuciones, así como la amplia variedad de hiperparámetros que se pueden ajustar. Puede usar LightGBM para problemas de regresión, de clasificación (binaria y multiclase) y de ranking.
Para obtener más información sobre la potenciación por gradiente, consulte Cómo funciona el SageMaker algoritmo AI XGBoost. Para obtener información detallada sobre las técnicas adicionales de GOSS y EFB utilizadas en el método LightGBM, consulte LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree
