Модель градієнтного бустінгу LightGBM
| dc.contributor.advisor | Дрінь, Світлана | |
| dc.contributor.author | Вербівська, Юлія | |
| dc.date.accessioned | 2024-03-25T07:04:33Z | |
| dc.date.available | 2024-03-25T07:04:33Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description.abstract | У цій роботі ми досліджували метод легкого градієнтного бустінгу (LightGBM), що є швидким та ефективним ансамблевим методом ML, який використовує дерева рішень у ролі слабких учнів та має у своїй основі алгоритм градієнтного спуску. Також було наведено результати симуляції роботи LightGBM на реальних даних з використанням мови програмування Python. LightGBM – це потужний та популярний засіб машинного навчання, що застосовується, як для задач класифікації, так і для задач регресії у багатьох сферах. Основні переваги використання даного алгоритму полягають у наступному: підвищені швидкість та точність Техніки, що використовуються у LightGBM значно пришвидшують його роботу та точність; менший об’єм необхідної для роботи пам’яті; за допомогою технік групування, що застосуються у LightGBM, зменшується й об’єм необхідної пам’яті; LightGBM сумісний з наборами даних, що мають велику кількість спостережень та факторів. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/28372 | |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.status | first published | uk_UA |
| dc.subject | огляд градієнтного бустінгу | uk_UA |
| dc.subject | Gradient Boosting Machine | uk_UA |
| dc.subject | структура дерев рішень | uk_UA |
| dc.subject | Gradient-based One-Side Sample | uk_UA |
| dc.subject | CART | uk_UA |
| dc.subject | курсова робота | uk_UA |
| dc.title | Модель градієнтного бустінгу LightGBM | uk_UA |
| dc.type | Other | uk_UA |
Files
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: