これは LightGBM という名前の Windows アプリで、その最新リリースは v4.1.0.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
LightGBMという名前のこのアプリをOnWorksで無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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ライトGBM
DESCRIPTION
LightGBMまたはLightGradient Boosting Machineは、意思決定ツリーアルゴリズムに基づく高性能のオープンソース勾配ブースティングフレームワークです。 他のブースティングフレームワークと比較して、LightGBMは速度、効率、精度の点でいくつかの利点を提供します。 並行実験により、LightGBMは、特定の設定でトレーニングするために複数のマシンを介して直線的なスピードアップを達成できると同時に、より少ないメモリを消費することが示されています。
LightGBMは並列学習とGPU学習をサポートし、大規模なデータを処理できます。 ランク付け、分類、その他多くの機械学習タスクに広く使用されるようになりました。
特徴
- 最適な速度とメモリ使用量のためのヒストグラムベースのアルゴリズム
- 葉ごとの（ベストファースト）木の成長
- カテゴリ機能の最適な分割
- 最先端のアルゴリズムと並列学習アルゴリズム
- GPUのサポート
- 回帰、二項分類、複数分類、その他のアプリケーションとメトリックをサポートします
- DART
- L1 / L2正則化
- バギング
- 列（機能）サブサンプル
- 入力GBDTモデルを使用した継続トレーニング
- 入力スコアファイルを使用したトレーニングの継続
- ウエイトトレーニング
- トレーニング中の検証メトリック出力
- 複数の検証データ
- 複数のメトリック
- 早期打ち切り（トレーニングと予測の両方）
- 葉面積指数の予測
プログラミング言語
C + +
カテゴリー
これは、https：//sourceforge.net/projects/lightgbm.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。
