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[ML] Light GBM 개념 및 예시 코드

📍Light GBM 기본 개념 -> GradientBoosting을 발전시킨 것 : XGBoost -> XGBoost 속도를 더 높인 것 : LightGBM ㅇ 기존 tree 기반 알고리즘 : Level wise(균형 트리 분할) 방식 사용 -> 수평적 확장 -> tree 깊이 : 최소화 -> 균형을 위한 시간 필요 ㅇ Light GBM 알고리즘 : Leaf wise(리프 중심 트리 분할) 방식 사용 -> 수직적 확장 -> 최대 손실 값(Max data loss)을 가지는 리프 노트를 지속적으로 분할 -> 트리 기준 분할 방식에 비해 예측 오류 손실을 최소 📍Light GBM 장점 - 가볍고 속도가 빠름 - 큰 사이즈의 데이터를 실행시킬 때 적은 메모리 사용 - categorical feature 들의 ..
Practice/Machine Learning 2023. 5. 31. 10:30
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