LightGBM
Un marco de refuerzo de gradiente (GBT, GBDT, GBRT, GBM o MART) rápido, distribuido y de alto rendimiento basado en algoritmos de árboles de decisión, utilizado para clasificación, ranking y muchas otras tareas de aprendizaje automático.
Del README
- Faster training speed and higher efficiency.
- Lower memory usage.
- Better accuracy.
- Support of parallel, distributed, and GPU learning.
- Capable of handling large-scale data.
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasUn marco de refuerzo de gradiente (GBT, GBDT, GBRT, GBM o MART) rápido, distribuido y de alto rendimiento basado en algoritmos de árboles de decisión, utilizado para clasificación, ranking y muchas otras tareas de aprendizaje automático.
LightGBM tiene 18.6k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 4k veces. LightGBM está escrito principalmente en C++. Se desarrolla activamente desde 2016. LightGBM está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: data-mining, decision-trees, distributed, gbdt.
Read the full guide¿Qué es LightGBM?
Un marco de refuerzo de gradiente (GBT, GBDT, GBRT, GBM o MART) rápido, distribuido y de alto rendimiento basado en algoritmos de árboles de decisión, utilizado para clasificación, ranking y muchas otras tareas de aprendizaje automático.
¿LightGBM es de código abierto?
LightGBM es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿LightGBM es gratis?
Sí. LightGBM es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está LightGBM?
LightGBM está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito LightGBM?
LightGBM está escrito principalmente en C++.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/lightgbm-org-lightgbm.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.