SynapseML'de LightGBM'ye genel bakış

LightGBM açık kaynak, dağıtılmış, yüksek performanslı gradyan artırma (GBDT, GBRT, GBM veya MART) çerçevesidir. Bu çerçeve derecelendirme, sınıflandırma ve diğer birçok makine öğrenmesi görevi için yüksek kaliteli ve GPU özellikli karar ağacı algoritmaları oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır. LightGBM, Microsoft'un DMTK projesinin bir parçasıdır.

LightGBM'nin avantajları

  • Oluşturulabilirlik: LightGBM modelleri mevcut SparkML işlem hatlarına dahil edilebilir ve toplu iş yükleri, akış ve hizmet iş yükleri için kullanılabilir.
  • Performans: Spark üzerinde LightGBM, Higgs veri kümesindeki SparkML'den %10-30 daha hızlıdır ve AUC'de %15'lik bir artış elde eder. Paralel denemeler , LightGBM'nin belirli ayarlarda eğitim için birden çok makine kullanarak doğrusal bir hız elde ettiğini doğruladı.
  • İşlevsellik: LightGBM, karar ağacı sistemini özelleştirmek için kullanabileceği çok çeşitli ayarlanabilir parametreler sunar. Spark üzerinde LightGBM, nicel regresyon gibi yeni sorun türlerini de destekler.
  • Çapraz platform: LightGBM, Spark, PySpark ve SparklyR'de mevcuttur.

LightGBM Kullanımı

  • LightGBMClassifier: Sınıflandırma modelleri oluşturmak için kullanılır. Örneğin, bir şirketin iflas edip etmeyeceğini tahmin etmek için ile LightGBMClassifierikili sınıflandırma modeli oluşturabiliriz.
  • LightGBMRegressor: Regresyon modelleri oluşturmak için kullanılır. Örneğin, konut fiyatlarını tahmin etmek için ile LightGBMRegressorbir regresyon modeli oluşturabiliriz.
  • LightGBMRanker: Derecelendirme modelleri oluşturmak için kullanılır. Örneğin, web sitesi arama sonuçlarının ilgi düzeyini tahmin etmek için ile LightGBMRankerbir derecelendirme modeli oluşturabiliriz.

İlgili içerik

  • Last updated on