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LightGBM-Download für Linux

Laden Sie die LightGBM-Linux-App kostenlos herunter, um sie online in Ubuntu online, Fedora online oder Debian online auszuführen

Dies ist die Linux-App namens LightGBM, deren neueste Version als v4.1.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

Laden Sie diese App namens LightGBM mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.

Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:

- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.

- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.

- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.

- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.

- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.

- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.

SCREENSHOTS

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LichtGBM


BESCHREIBUNG

LightGBM oder Light Gradient Boosting Machine ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework zur Gradientenverstärkung, das auf Entscheidungsbaumalgorithmen basiert. Im Vergleich zu anderen Boosting-Frameworks bietet LightGBM mehrere Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit. Parallele Experimente haben gezeigt, dass LightGBM eine lineare Geschwindigkeitssteigerung durch mehrere Maschinen für das Training in bestimmten Einstellungen erreichen kann, während gleichzeitig weniger Speicher verbraucht wird.

LightGBM unterstützt paralleles und GPU-Lernen und kann große Datenmengen verarbeiten. Es wird häufig für Rankings, Klassifizierungen und viele andere Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet.



Eigenschaften

  • Histogrammbasierte Algorithmen für optimale Geschwindigkeit und Speichernutzung
  • Blattweises (Best-First) Baumwachstum
  • Optimale Aufteilung für kategoriale Merkmale
  • Modernste Algorithmen und parallele Lernalgorithmen
  • GPU-Unterstützung
  • Unterstützt Regression, binäre Klassifizierung, Mehrfachklassifizierung und andere Anwendungen und Metriken
  • PFEIL
  • L1/L2-Regularisierung
  • Bagging
  • Spalte (Feature) Unterstichprobe
  • Weiterer Zug mit Eingabe GBDT-Modell
  • Fortgesetzter Zug mit der Eingabe-Score-Datei
  • Gewichtetes Training
  • Ausgabe von Validierungsmetriken während des Trainings
  • Mehrere Validierungsdaten
  • Mehrere Metriken
  • Frühes Stoppen (sowohl Training als auch Vorhersage)
  • Vorhersage für den Blattindex


Programmiersprache

C + +


Kategorien

Maschinelles lernen

Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/lightgbm.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.


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