LightGBM
Un cadre de boosting de gradient (GBT, GBDT, GBRT, GBM ou MART) rapide, distribué et haute performance basé sur des algorithmes d'arbres de décision, utilisé pour le classement, la classification et de nombreuses autres tâches d'apprentissage automatique.
Depuis le 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.
Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
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Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentUn cadre de boosting de gradient (GBT, GBDT, GBRT, GBM ou MART) rapide, distribué et haute performance basé sur des algorithmes d'arbres de décision, utilisé pour le classement, la classification et de nombreuses autres tâches d'apprentissage automatique.
LightGBM compte 18.6k étoiles sur GitHub. Il a été forké 4k fois. LightGBM est écrit principalement en C++. Il est développé activement depuis 2016. LightGBM est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : data-mining, decision-trees, distributed, gbdt.
Read the full guideQu'est-ce que LightGBM ?
Un cadre de boosting de gradient (GBT, GBDT, GBRT, GBM ou MART) rapide, distribué et haute performance basé sur des algorithmes d'arbres de décision, utilisé pour le classement, la classification et de nombreuses autres tâches d'apprentissage automatique.
LightGBM est-il open source ?
LightGBM est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
LightGBM est-il gratuit ?
Oui. LightGBM est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est LightGBM ?
LightGBM est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage LightGBM est-il écrit ?
LightGBM est écrit principalement en C++.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/lightgbm-org-lightgbm.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.