Che cos'è LightGBM?

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LightGBM è un framework open source, distribuito e ad alte prestazioni con boosting delle sfumature (GBDT, GBRT, GBM o MART). Questo framework è specializzato nella creazione di algoritmi di albero delle decisioni abilitati per GPU e di alta qualità per la classificazione, la classificazione e molte altre attività di Machine Learning. LightGBM fa parte del progetto DMTK di Microsoft.

Vantaggi di LightGBM

  • Componibilità: i modelli LightGBM possono essere incorporati nelle pipeline SparkML esistenti e usati per batch, streaming e gestione dei carichi di lavoro.
  • Prestazioni: LightGBM in Spark è più veloce del 10-30% rispetto a SparkML nel set di dati Higgs e ottiene un aumento del 15% nell'area di controllo dell'area di controllo di accesso. Gli esperimenti paralleli hanno verificato che LightGBM può ottenere una velocità di accelerazione lineare usando più computer per il training in impostazioni specifiche.
  • Funzionalità: LightGBM offre un'ampia gamma di parametri ottimizzabili, che è possibile usare per personalizzare il sistema di albero delle decisioni. LightGBM in Spark supporta anche nuovi tipi di problemi, ad esempio la regressione quantile.
  • Multipiattaforma: LightGBM in Spark è disponibile in Spark, PySpark e SparklyR.

Utilizzo lightGBM

  • LightGBMClassifier: usato per la compilazione di modelli di classificazione. Ad esempio, per stimare se una società è in bancarotta o meno, è possibile creare un modello di classificazione binaria con LightGBMClassifier.
  • LightGBMRegressor: usato per la compilazione di modelli di regressione. Ad esempio, per stimare il prezzo delle abitazioni, è possibile creare un modello di regressione con LightGBMRegressor.
  • LightGBMRanker: usato per la creazione di modelli di classificazione. Ad esempio, per stimare la pertinenza dei risultati della ricerca di siti Web, è possibile creare un modello di classificazione con LightGBMRanker.

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