LightGBM

LightGBM veya Light Gradient Boosting Machine, yüksek performanslı, açık kaynaklı bir Microsoft tarafından geliştirilen gradyan artırma çerçevesi sıralama, sınıflandırma ve diğer işlemler için yaygın olarak kullanılmaktadır. makine öğrenimi (ML) görevleri. Özellikle Büyük ölçekli verileri yüksek verimlilik ve düşük bellek kullanımı ile işlemek için tasarlanmıştır. Diğer birçok algoritmanın aksine Büyük veri kümeleriyle mücadele eden LightGBM hız için optimize edilmiştir, bu da onu aşağıdakilerle çalışmak için tercih edilen bir seçim haline getirir Hem endüstriyel uygulamalarda hem de rekabette büyük veri veri bilimi ortamları. Ağaç tabanlı öğrenme algoritmalarını kullanarak, tahminleri yinelemeli olarak iyileştirir. Son teknoloji ürünü sonuçlar.

Temel Mekanizmalar ve Verimlilik

LightGBM'nin birincil avantajı, aşağıdaki yapıların oluşturulmasına yönelik benzersiz yaklaşımında yatmaktadır karar ağaçları. Geleneksel boosting algoritmaları tipik olarak seviye bazlı (derinlik öncelikli) bir büyüme stratejisi kullanırken, LightGBM yaprak bazlı (en iyi öncelikli) bir strateji kullanır. Bu yöntemi, büyümek için maksimum delta kaybına sahip yaprağı seçerek modelin çok daha hızlı yakınsamasını ve daha yüksek doğruluk.

Hassasiyetten ödün vermeden performansı daha da artırmak için LightGBM iki yeni teknik içermektedir:

• Gradyan Tabanlı Tek Taraflı Örnekleme (GOSS): Bu teknik, veri örneklerini aşağı örneklemektedir. Bu tutar büyük gradyanlara (daha büyük hatalar) sahip tüm örnekler ve küçük gradyanlara sahip örnekler üzerinde rastgele örnekleme gerçekleştirir. Bu yaklaşım, daha küçük gradyanlara sahip veri noktalarının zaten iyi eğitilmiş olduğunu varsayar ve odaklanmak için optimizasyon algoritması daha zor vakalar.
• Ayrıcalıklı Özellik Paketlemesi (EFB): Yüksek boyutlu verilerde, birçok özellik birbirini dışlar (aynı anda asla sıfırdan farklı değildirler). EFB, boyutluluğu azaltmak için bu özellikleri bir araya getirerek önemli ölçüde model eğitimini hızlandırmak.

Gerçek Dünya Uygulamaları

LightGBM özellikle yapılandırılmış veya tablo halindeki veriler için etkilidir ve çeşitli sektörlerdeki kritik sistemlere güç sağlar.

1. Finansal Dolandırıcılık Tespiti: Finans sektöründe hız kritik öneme sahiptir. LightGBM analiz etmek için kullanılır Şüpheli faaliyetleri işaretlemek için milyonlarca işlem kaydını gerçek zamanlı olarak izler. ile entegre ederek Finans alanında yapay zeka iş akışları sayesinde kurumlar yanlış pozitifleri azaltabilir ve dolandırıcılığı daha gerçekleşmeden önleyebilir.
2. Sağlık Hizmetlerinde Teşhis: Tıp uzmanları LightGBM'yi aşağıdakiler için kullanır Hasta risklerini değerlendirmek için öngörücü modelleme. Örneğin, diyabet gibi hastalıkların olasılığını tahmin etmek için hasta geçmişini ve yaşamsal belirtileri analiz edebilir veya kalp rahatsızlıkları, modern yaşamın hayati bir bileşeni olarak Sağlık hizmetlerinde yapay zeka.

Diğer Modellerle Karşılaştırma

LightGBM'nin makine öğrenimi ortamında nereye oturduğunu anlamak, onu benzer güçlendirme kütüphanelerinden ve derin öğrenme çerçeveleri.

• LightGBM vs. XGBoost ve CatBoost: Bir yandan XGBoost ve CatBoost da popüler gradyan artırma kütüphaneleridir, uygulama açısından farklılık gösterirler. XGBoost geleneksel olarak daha istikrarlı ancak genellikle daha yavaş olan seviye bazlı büyümeyi kullanır LightGBM'nin yaprak-bilge yaklaşımına göre. CatBoost özellikle kategorik veriler için optimize edilmişken, LightGBM genellikle gibi ön işlemler gerektirir kategorileri işlemek için özellik mühendisliği en iyi şekilde.
• LightGBM vs. Ultralytics YOLO: LightGBM yapılandırılmış veri görevlerinde (satırlar ve sütunlar) üstündür. İçinde zıtlık, Ultralytics YOLO11 bir için tasarlanmış derin öğrenme (DL) çerçevesi görüntüler ve videolar gibi yapılandırılmamış veriler. LightGBM müşteri kaybını tahmin edebilirken, YOLO modelleri nesne algılama ve görüntü sınıflandırması. Kapsamlı yapay zeka için çözümlerinde, geliştiriciler genellikle vizyonu yönetmek için Ultralytics Platformunu kullanır LightGBM gibi tablo modellerinin yanı sıra modeller.

Kod Örneği

Aşağıdaki Python kod parçacığı, sentetik veriler üzerinde temel bir LightGBM sınıflandırıcısının nasıl eğitileceğini göstermektedir.

import lightgbm as lgb
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Generate synthetic binary classification data
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Initialize and train the LightGBM model
model = lgb.LGBMClassifier(learning_rate=0.05, n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# Display the accuracy score
print(f"Test Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.4f}")

Temel algoritmalar hakkında daha fazla bilgi için resmi LightGBM belgeleri.